• Refine Query
  • Source
  • Publication year
  • to
  • Language
  • 1
  • Tagged with
  • 2
  • 2
  • 1
  • 1
  • 1
  • 1
  • 1
  • 1
  • 1
  • 1
  • 1
  • 1
  • 1
  • 1
  • About
  • The Global ETD Search service is a free service for researchers to find electronic theses and dissertations. This service is provided by the Networked Digital Library of Theses and Dissertations.
    Our metadata is collected from universities around the world. If you manage a university/consortium/country archive and want to be added, details can be found on the NDLTD website.
1

An investigation of colour forecasting

McLuckie, Tracy Diane January 2003 (has links)
No description available.
2

Predicting Fashion using Machine Learning techniques / Att förutspå mode med maskininlärning

Mona, Dadoun January 2017 (has links)
On a high-level perspective, fashion is an art defined by fash- ion stylists and designers to express their thoughts and opinions. Lately, fashion have also been defined by digital publishers such as bloggers and online magazines. These digital publishers create fashion by curating and publishing content that is hopefully rel- evant and of high quality for their readers. Within this master’s thesis, fashion forecasting was investigated by applying supervised machine learning techniques. The problem was investigated by training classification learning models on a real world historical fashion dataset. The investigation has shown promising results, where fashion forecasting has been achieved with an average ac- curacy above 65 % . / På en abstrakt nivå definieras mode av stylister och designers.Dessa väljer att uttrycka sina tankar och åsikter genom att skapamode. På senare tid har mode också definierats av digitala förlagsom bloggare och onlinemagasin. Dessa digitala förlag definierarmode genom att skapa och publicera innehåll som förhoppningsvisär relevant och av hög kvalitet för sina läsare. I den här uppsatsen,undersöktes modeprognoser genom att använda sig av övervakademaskininlärningstekniker. Problemet undersöktes genom att läraklassificeringsinlärningsmodeller på ett verkligt historiskt datasetför mode. Undersökningen har visat lovande resultat där modeprognoserhar kunnat nås med en genomsnittlig noggrannhet över 65 %. / Maskininlärning, Förutspå Mode, Mode, Algoritmer, Klassificering

Page generated in 0.1163 seconds