Simple view
Full metadata view
Authors
Statistics
Regresja liniowa i metoda Lasso
Lasso method
regresja liniowa, regresja logistyczna, metoda Lasso, metoda Ridge, MNIST
linear regression, logistic regression, Lasso method, Ridge method, MNIST
Celem niniejszej pracy było zweryfikowanie pozytywnych aspektów metody Lasso. Mieliśmy dwa kryteria: jednym z nich była dobra interpretowalność modelu, a drugim jego dokładność na poziomie metody regresji grzbietowej.Przeprowadzony eksperyment na bazie danych MNIST, zawierającej ręcznie pisane cyfry, potwierdził skuteczność metody. Dokładność modelu była porównywalna z modelem regresji grzbietowej, a sam model, w swojej optymalnej postaci, wykorzystał jedynie 450 spośród wszystkich 784 danych.
The aim of this work was to verify the positive aspects of the Lasso method. We had two criteria: one of them was the good interpretability of the model, and the other was its accuracy at the level of the Ridge method.The experiment conducted on the MNIST database containing handwritten numbers confirmed the effectiveness of the method. The accuracy of the model was comparable to the Ridge model, and the model itself, in its optimal form, used only 450 of all 784 data.
| dc.abstract.en | The aim of this work was to verify the positive aspects of the Lasso method. We had two criteria: one of them was the good interpretability of the model, and the other was its accuracy at the level of the Ridge method.The experiment conducted on the MNIST database containing handwritten numbers confirmed the effectiveness of the method. The accuracy of the model was comparable to the Ridge model, and the model itself, in its optimal form, used only 450 of all 784 data. | pl |
| dc.abstract.pl | Celem niniejszej pracy było zweryfikowanie pozytywnych aspektów metody Lasso. Mieliśmy dwa kryteria: jednym z nich była dobra interpretowalność modelu, a drugim jego dokładność na poziomie metody regresji grzbietowej.Przeprowadzony eksperyment na bazie danych MNIST, zawierającej ręcznie pisane cyfry, potwierdził skuteczność metody. Dokładność modelu była porównywalna z modelem regresji grzbietowej, a sam model, w swojej optymalnej postaci, wykorzystał jedynie 450 spośród wszystkich 784 danych. | pl |
| dc.affiliation | Wydział Matematyki i Informatyki | pl |
| dc.area | obszar nauk ścisłych | pl |
| dc.contributor.advisor | Tabor, Jacek - 132362 | pl |
| dc.contributor.author | Jocz, Mateusz | pl |
| dc.contributor.departmentbycode | UJK/WMI2 | pl |
| dc.contributor.reviewer | Tabor, Jacek - 132362 | pl |
| dc.contributor.reviewer | Śmieja, Marek | pl |
| dc.date.accessioned | 2020-07-27T15:05:31Z | |
| dc.date.available | 2020-07-27T15:05:31Z | |
| dc.date.submitted | 2018-10-19 | pl |
| dc.fieldofstudy | matematyka komputerowa | pl |
| dc.identifier.apd | diploma-122493-236747 | pl |
| dc.identifier.project | APD / O | pl |
| dc.identifier.uri | https://ruj.uj.edu.pl/xmlui/handle/item/226934 | |
| dc.language | pol | pl |
| dc.subject.en | linear regression, logistic regression, Lasso method, Ridge method, MNIST | pl |
| dc.subject.pl | regresja liniowa, regresja logistyczna, metoda Lasso, metoda Ridge, MNIST | pl |
| dc.title | Regresja liniowa i metoda Lasso | pl |
| dc.title.alternative | Lasso method | pl |
| dc.type | master | pl |
| dspace.entity.type | Publication |