prikaz prve stranice dokumenta Postupci strojnog učenja za popravljanje točnosti klasifikacije manjinskih klasa kod nebalansiranih skupova podataka
Rad nije dostupan
završni rad
Postupci strojnog učenja za popravljanje točnosti klasifikacije manjinskih klasa kod nebalansiranih skupova podataka

Josipović, Marko
Sveučilište u Zagrebu
Fakultet elektrotehnike i računarstva

Citirajte ovaj rad

Josipović, M. (2019). Postupci strojnog učenja za popravljanje točnosti klasifikacije manjinskih klasa kod nebalansiranih skupova podataka (Završni rad). Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva. Preuzeto s https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:156417

Josipović, Marko. "Postupci strojnog učenja za popravljanje točnosti klasifikacije manjinskih klasa kod nebalansiranih skupova podataka." Završni rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2019. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:156417

Josipović, Marko. "Postupci strojnog učenja za popravljanje točnosti klasifikacije manjinskih klasa kod nebalansiranih skupova podataka." Završni rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2019. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:156417

Josipović, M. (2019). 'Postupci strojnog učenja za popravljanje točnosti klasifikacije manjinskih klasa kod nebalansiranih skupova podataka', Završni rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, citirano: 22.03.2024., https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:156417

Josipović M. Postupci strojnog učenja za popravljanje točnosti klasifikacije manjinskih klasa kod nebalansiranih skupova podataka [Završni rad]. Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva; 2019 [pristupljeno 22.03.2024.] Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:156417

M. Josipović, "Postupci strojnog učenja za popravljanje točnosti klasifikacije manjinskih klasa kod nebalansiranih skupova podataka", Završni rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, Zagreb, 2019. Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:156417

Prijavite se u repozitorij kako biste mogli spremiti objekt u svoju listu.