Traat, Imbi, juhendajaGorbova, JelenaTartu Ülikool. Matemaatika ja statistika instituutTartu Ülikool. Loodus- ja täppisteaduste valdkond2018-06-272018-06-272018http://hdl.handle.net/10062/61027Bakalaureusetöö eesmärk on võrrelda omavahel logistilist regressioonimudelit ja aditiivset logistilist mudelit binaarses klassifitseerimisülesandes. Töö teoreetilises osas antakse ülevaade klassifitseerimise ideest, logistilisest regressioonimudelist ning põhjalikumalt vaadeldakse üldistatud aditiivset mudelit ja selle erijuhtu – aditiivset logistilist mudelit. Praktilises osas rakendatakse mõlemaid mudeleid saarlaste antropoloogilistel mõõtmistel puht- ja segasaarlaste klassifitseerimiseks. Saadud mudeleid võrreldakse tehisõppe kontekstis, ristvalideerimise teel hinnatakse nende prognoosivõimet uute andmete korral.estopenAccessAttribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Estoniaklassifitseeriminetehisõpeprognoosmudelidantropoloogiaclassificationstatistical learninganthropologypredictive modelsklassifitseeriminetehisõpeprognoosmudelidantropoloogiainfo:eu-repo/semantics/bachelorThesis