Sökning: "Ensemble method"
Visar resultat 1 - 5 av 148 uppsatser innehållade orden Ensemble method.
1. Att göra en enhet av olika rytmer : Hur elever på estetiska programmets spetsutbildning i musik uppfattar polyrytmik i ensemble
Uppsats för yrkesexamina på grundnivå, Kungl. Musikhögskolan/Institutionen för musik, pedagogik och samhälleSammanfattning : Denna uppsats undersöker hur gymnasieelever på estetiska programmets spetsutbildning i musik uppfattar polyrytmiska övningar i ensemble samt eventuella samband mellan polyrytmiska övningar och pulskänsla. Syftet är att få mer kunskap om gymnasieelevers uppfattningar om polyrytmik. LÄS MER
2. Detecting Fraudulent User Behaviour : A Study of User Behaviour and Machine Learning in Fraud Detection
Uppsats för yrkesexamina på avancerad nivå, Uppsala universitet/Analys och partiella differentialekvationerSammanfattning : This study aims to create a Machine Learning model and investigate its performance of detecting fraudulent user behaviour on an e-commerce platform. The user data was analysed to identify and extract critical features distinguishing regular users from fraudulent users. LÄS MER
3. Uncertainty Quantification in Deep Learning for Breast Cancer Classification in Point-of-Care Ultrasound Imaging
Master-uppsats, Lunds universitet/Matematik LTHSammanfattning : Breast cancer is the most common type of cancer worldwide with an estimate of 2.3 million new cases in 2020, and the number one cause of cancer-related deaths in women. LÄS MER
4. Context-aware security testing of Android applications : Detecting exploitable vulnerabilities through Android model-based security testing
Master-uppsats, KTH/Skolan för elektroteknik och datavetenskap (EECS)Sammanfattning : This master’s thesis explores ways to uncover and exploit vulnerabilities in Android applications by introducing a novel approach to security testing. The research question focuses on discovering an effective method for detecting vulnerabilities related to the context of an application. LÄS MER
5. MetaStackVis: Visually-Assisted Performance Evaluation of Metamodels in Stacking Ensemble Learning
Kandidat-uppsats, Linnéuniversitetet/Institutionen för datavetenskap och medieteknik (DM)Sammanfattning : Stacking, also known as stacked generalization, is a method of ensemble learning where multiple base models are trained on the same dataset, and their predictions are used as input for one or more metamodels in an extra layer. This technique can lead to improved performance compared to single layer ensembles, but often requires a time-consuming trial-and-error process. LÄS MER