This HTML5 document contains 41 embedded RDF statements represented using HTML+Microdata notation.

The embedded RDF content will be recognized by any processor of HTML5 Microdata.

Namespace Prefixes

PrefixIRI
n4http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/riv/typAkce/
dctermshttp://purl.org/dc/terms/
n10http://purl.org/net/nknouf/ns/bibtex#
n17http://linked.opendata.cz/resource/domain/vavai/riv/tvurce/
n9http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/
n16https://schema.org/
n13http://linked.opendata.cz/resource/domain/vavai/zamer/
shttp://schema.org/
skoshttp://www.w3.org/2004/02/skos/core#
n3http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/riv/
n2http://linked.opendata.cz/resource/domain/vavai/vysledek/
rdfhttp://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#
n14http://linked.opendata.cz/resource/domain/vavai/vysledek/RIV%2F00010669%3A_____%2F09%3A%230000876%21RIV09-MSM-00010669/
n5http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/riv/klicoveSlovo/
n19http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/riv/duvernostUdaju/
xsdhhttp://www.w3.org/2001/XMLSchema#
n20http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/riv/aktivita/
n12http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/riv/jazykVysledku/
n15http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/riv/druhVysledku/
n6http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/riv/obor/
n8http://reference.data.gov.uk/id/gregorian-year/

Statements

Subject Item
n2:RIV%2F00010669%3A_____%2F09%3A%230000876%21RIV09-MSM-00010669
rdf:type
n9:Vysledek skos:Concept
dcterms:description
Představíme metodu Gaussian Process Regression a diskutujeme problémy trénování, predikce a jejich efektivní realizaci. Dále se zabýváme aplikací GPR v návrhové optimalizaci a modelování experimentálních dat. We present the method of Gaussian Process Regression (GPR) and discuss the issues of training and prediction and their efficient realization. Further, we consider the application of GPR in design optimization and modeling experimental data. We present the method of Gaussian Process Regression (GPR) and discuss the issues of training and prediction and their efficient realization. Further, we consider the application of GPR in design optimization and modeling experimental data.
dcterms:title
Use of Gaussian Process Regression in Processing Scientific Data Use of Gaussian Process Regression in Processing Scientific Data Použití Gaussian Process Regression pro Zpracování Vědeckých Dat
skos:prefLabel
Use of Gaussian Process Regression in Processing Scientific Data Use of Gaussian Process Regression in Processing Scientific Data Použití Gaussian Process Regression pro Zpracování Vědeckých Dat
skos:notation
RIV/00010669:_____/09:#0000876!RIV09-MSM-00010669
n3:aktivita
n20:Z
n3:aktivity
Z(MSM0001066901)
n3:dodaniDat
n8:2009
n3:domaciTvurceVysledku
n17:9650377
n3:druhVysledku
n15:D
n3:duvernostUdaju
n19:S
n3:entitaPredkladatele
n14:predkladatel
n3:idSjednocenehoVysledku
347883
n3:idVysledku
RIV/00010669:_____/09:#0000876
n3:jazykVysledku
n12:eng
n3:klicovaSlova
data processing; regression; gaussian process
n3:klicoveSlovo
n5:regression n5:gaussian%20process n5:data%20processing
n3:kontrolniKodProRIV
[7BFF91299431]
n3:mistoKonaniAkce
Praha
n3:mistoVydani
Praha
n3:nazevZdroje
WDS'08 Proceedings
n3:obor
n6:JU
n3:pocetDomacichTvurcuVysledku
1
n3:pocetTvurcuVysledku
1
n3:rokUplatneniVysledku
n8:2009
n3:tvurceVysledku
Hájek, Jaroslav
n3:typAkce
n4:EUR
n3:zahajeniAkce
2008-01-01+01:00
n3:zamer
n13:MSM0001066901
s:numberOfPages
7
n10:hasPublisher
Matematicko-Fyzikální Fakulta Univerzity Karlovy
n16:isbn
978-80-7378-065-4