Machine learning as prediction tool

Strojno učenje postaje sve češći alat u većini znanstvenih disciplina. Ovaj tekst pokušava objasniti strojno učenje i njegove osnovne koncepte kroz klasifikaciju sustava strojnog učenja i kroz objašnjenja najkorištenijih algoritama. Također prikazuje kako stvoriti sustav strojnog učenja za klasifikaciju korištenjem klasifikatora K najbližih susjeda, logističke regresije te linearnog i RBF stroja potpornih vektora. Također, objašnjeno je kako interpretirati rezultate najkorištenijih metoda za evaluaciju sustava strojnog učenja.Machine learning is becoming a more prevelant tool in most science fields. This text tries to explain machine learning and its basic concepts through classification of machine learning systems and through explanations of most used algorithms. It is also presents how to create a machine learning system for classification using K- nearest neighbors classifier, logistic regression, and linear and RBF kernel support vector machines. Also, it is shown how to interpret results of most used methods for evaluating machine learning systems