Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Wyszukujesz frazę "k-Nearest Neighbours Method" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-4 z 4
Tytuł:
Identyfikacja potencjalnych nabywców polis ubezpieczeniowych w warunkach mocno niezbilansowanej próby uczącej
Identification of potential purchasers of the insurance policies under hard unbalanced training set
Autorzy:
Kubus, Mariusz
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/424839.pdf
Data publikacji:
2015
Wydawca:
Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu
Tematy:
marketing scoring
weighted k nearest neighbours method
feature selection
Opis:
Having given the data set with executed transactions and customer demographic features one can use marketing scoring to support sales campaign. The discrimination methods used in the scoring often face the problem of imbalance classes and irrelevant variables. In this paper, we analyze the insurance market, where the scoring is performed with a use of the weighted k nearest neighbors and multivariate filters. The feature selection significantly contributed to increasing the number of correctly identified potential purchasers of the insurance policy.
Źródło:
Econometrics. Ekonometria. Advances in Applied Data Analytics; 2015, 2 (48); 89-99
1507-3866
Pojawia się w:
Econometrics. Ekonometria. Advances in Applied Data Analytics
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Assessing the Diameters of Water Pipes Using the k-Nearest Neighbours Method in the Calculations of Water Distribution Systems
Metoda oceny średnic przewodów wodociągowych za pomocą metody k-Najbliższych Sąsiadów w obliczeniach systemów dystrybucji wody
Autorzy:
Dawidowicz, J.
Kruszyński, W.
Andraka, D.
Czapczuk, A.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/1813700.pdf
Data publikacji:
2018
Wydawca:
Politechnika Koszalińska. Wydawnictwo Uczelniane
Tematy:
water distribution system
hydraulic calculations
k-Nearest Neighbours Method
diameters of water pipes
system dystrybucji wody
obliczenia hydrauliczne
metoda k-Najbliższych Sąsiadów
średnice rurociągów
Opis:
Water distribution systems provide water in cities and in rural areas. The basic element through which water reaches the consumer are the water pipes, hence their correct design is extremely important. The choice of pipe diameter requires hydraulic calculations. Computer programmes may choose diameters, but usually, it is the designer's task. This paper proposes a classifier, based on the k-Nearest Neighbours method, which, on the basis of a reliable flow, will assess the appropriateness of the diameter chosen. In the work 11961 training examples were obtained containing the input variable in the form of a nominal flow, through water supply line Qm, corresponding to the output variable DN. On the basis of the set of training examples, a model was constructed and the diameters of the water pipes were classified using the k-Nearest Neighbours method, using various neighbourhood values. The k-NN method obtained, shows a high accuracy index in the classification of the diameters of the pipes in the k = 5 neighbourhood.
Systemy dystrybucji wody dostarczają wodę w miastach i na terenach wiejskich. Podstawowym elementem, przez który woda dociera do odbiorców są przewody wodociągowe, stąd niezwykle istotne jest ich poprawne zaprojektowanie. Dobór średnic rurociągów wymaga przeprowadzenia obliczeń hydraulicznych. Programy komputerowe mogą automatycznie dobierać średnice, ale najczęściej zadanie to należy do projektanta. Obecnie opracowuje się metody, które wspomagałyby projektantów w realizacji powyższych zadań. W niniejszej pracy zaproponowano klasyfikator oparty na metodzie k-Najbliższych Sąsiadów (k-NN), który na podstawie przepływu miarodajnego Qm będzie oceniał poprawność dobranej średnicy. W tym celu sporządzono 11961 przykładów uczących zawierających zmienną wejściową w postaci przepływu miarodajnego Qm oraz odpowiadającą mu zmienną wyjściową zdefiniowaną jako średnica nominalna DN. Na podstawie zestawu przykładów uczących skonstruowano klasyfikator za pomocą metody k-Najbliższych Sąsiadów, stosując różne wartości sąsiedztwa. Uzyskana metoda k-NN pokazuje wskaźnik wysokiej dokładności w klasyfikacji średnic rur dla wartości sąsiedztwa k = 5.
Źródło:
Rocznik Ochrona Środowiska; 2018, Tom 20, cz. 1; 528-537
1506-218X
Pojawia się w:
Rocznik Ochrona Środowiska
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Institutional Complementarity of Poland in Terms of Diversity of Capitalism
Komplementarność instytucjonalna Polski a różnorodność kapitalizmu
Autorzy:
Wysocki, Maciej
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/646229.pdf
Data publikacji:
2016
Wydawca:
Uniwersytet Łódzki. Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego
Tematy:
komplementarność instytucjonalna
różnorodności kapitalizmu
klasteryzacja
metoda K-najbliższych sąsiadów
metoda K-średnich
analiza głównych składowych
institutional complementarity
diversity of capitalism
cluster analysis
k-nearest neighbours method
k-mean method
principal component analysis
Opis:
Polska to jeden z najbardziej znaczących przykładów transformacji gospodarczej w Europie Środkowej i Wschodniej. Po 45 latach funkcjonowania w warunkach gospodarki centralnie planowanej pod koniec lat 80. XX w. polska gospodarka przekształciła się w gospodarkę wolnorynkową. W 2004 r. kraj przystąpił do Unii Europejskiej, co stanowiło kolejny kamień milowy w procesie transformacji. Niewątpliwie znaczącym czynnikiem, jeśli chodzi o transformację gospodarczą państwa, było otoczenie instytucjonalne. Wydaje się, że horyzont 25 lat od momentu upadku komunizmu stwarza odpowiednią perspektywę do oceny bilansu transformacji gospodarczej ze szczególnym uwzględnieniem jakości instytucji. Studia komparatystyczne nie analizują jednak poszczególnych instytucji osobno, tylko rozpatrują je razem z perspektywy ram instytucjonalnych.Celem niniejszego opracowania jest zbadanie zakresu komplementarności instytucjonalnej Polski w ujęciu różnorodności kapitalizmu (Diversity of Capitalism). Główną tezą artykułu jest to, że po ponad dwóch dekadach od pierwszego etapu transformacji gospodarczej oraz po dekadzie od przystąpienia do Unii Europejskiej komplementarność instytucjonalna Polski jest zasadniczo na satysfakcjonującym poziomie. Możemy jednak zaobserwować niski poziom komplementarności instytucjonalnej w przypadku interakcji między rynkiem pracy a systemem finansowym. Ponadto polski model kapitalizmu wydaje się nieco odmienny od modeli innych państw z grupy porównawczej, tj. krajów, które przeszły transformację gospodarczą (w szczególności od Czech czy Węgier). Metoda badawcza użyta w tym artykule opiera się na analizie statystycznej (w szczególności na metodzie K-najbliższych sąsiadów, metodzie K-średnich oraz analizie głównych składowych).
Poland is one of the most significant examples of a transition country in Central and Eastern Europe. After 45 years of being a centrally planned economy Poland emerged at the end of the 1980’s a free-market economy. In 2004 Poland became a member of the European Union, which was another milestone in the transition process. Undoubtedly, institutions were a very important factor in Poland’s economic transition. It seems that the horizon of 25 years since the fall of communism has created a decent prospect to evaluate the balance of economic transition in terms of the quality of institutions. However, comparative studies do not analyse institutions separately, but consider them together in an institutional framework.The purpose of this essay is to examine the scope of the institutional complementarity of Poland in terms of Diversity of Capitalism. The main thesis of the article is that after more than two decades since the first stage of the economic transition, and one decade after joining the European Union, Poland’s institutional complementarity is, in general, at a satisfactory level. However, there is a very low level of institutional complementarity in the case of interaction between the labour market and the financial system. Furthermore, the Polish model of capitalism seems to be quite different from other countries from the peer group of transition economies (for example the Czech Republic or Hungary). The research method which was used in this essay includes statistical methods (in particular the K-Nearest Neighbours Method, K-Mean Method and Principal Component Analysis).
Źródło:
Ekonomia Międzynarodowa; 2016, 14; 133-157
2082-4440
2300-6005
Pojawia się w:
Ekonomia Międzynarodowa
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Comparison of prototype selection algorithms used in construction of neural networks learned by SVD
Autorzy:
Jankowski, N.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/330020.pdf
Data publikacji:
2018
Wydawca:
Uniwersytet Zielonogórski. Oficyna Wydawnicza
Tematy:
radial basis function network
extreme learning machine
kernel method
prototype selection
machine learning
k nearest neighbours
radialna funkcja bazowa
metoda jądrowa
uczenie maszynowe
metoda k najbliższych sąsiadów
Opis:
Radial basis function networks (RBFNs) or extreme learning machines (ELMs) can be seen as linear combinations of kernel functions (hidden neurons). Kernels can be constructed in random processes like in ELMs, or the positions of kernels can be initialized by a random subset of training vectors, or kernels can be constructed in a (sub-)learning process (sometimes by k-means, for example). We found that kernels constructed using prototype selection algorithms provide very accurate and stable solutions. What is more, prototype selection algorithms automatically choose not only the placement of prototypes, but also their number. Thanks to this advantage, it is no longer necessary to estimate the number of kernels with time-consuming multiple train-test procedures. The best results of learning can be obtained by pseudo-inverse learning with a singular value decomposition (SVD) algorithm. The article presents a comparison of several prototype selection algorithms co-working with singular value decomposition-based learning. The presented comparison clearly shows that the combination of prototype selection and SVD learning of a neural network is significantly better than a random selection of kernels for the RBFN or the ELM, the support vector machine or the kNN. Moreover, the presented learning scheme requires no parameters except for the width of the Gaussian kernel.
Źródło:
International Journal of Applied Mathematics and Computer Science; 2018, 28, 4; 719-733
1641-876X
2083-8492
Pojawia się w:
International Journal of Applied Mathematics and Computer Science
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-4 z 4

    Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies