Εκπαίδευση αλγορίθμων ταξινόμησης για χαρακτηρισμό αδρονικών πιδάκων στον ανιχνευτή CMS του CERN - Περδίκης, Δημήτριος (Εθνικό Μετσόβιο Πολυτεχνείο. Σχολή Εφαρμοσμένων Μαθηματικών και Φυσικών Επιστημών. Τομέας Φυσικής, 2018)
Στην παρούσα διπλωματική εργασία γίνεται μια μελέτη των αλγορίθμων ταξινόμησης στην μηχανική μάθηση με επίβλεψη. Ειδικότερα οι αλγόριθμοι που μελετήθηκαν και εφαρμόστηκαν, εξετάζοντας αναλυτικά τις παραμέτρους τους είναι: ο απλός γραμμικός ταξινομητής, η μέθοδος Fisher, η μέθοδος ελαχίστων τετραγώνων για ταξινόμηση, η μέθοδος k πλησιέστερων γειτόνων, η μηχανή διανυσματικής στήριξης, τα νευρωνικά δίκτυα, τα δέντρα απόφασης και ο συνδυασμός ταξινομητών (Boosting). Τα δεδομένα που χρησιμοποιήθηκαν σχετίζονται με την φυσική υψηλών ενεργειών, αντικείμενο το οποίο απαιτεί ανάλυση μεγάλου όγκου δεδομένων. Πιο συγκεκριμένα τα δεδομένα προήλθαν απο τον ανιχνευτή compact muon solenoid (CMS) του ευρωπαικού κέντρου πυρηνικών ερευνών (CERN). Η ανάλυση έγινε τόσο σε θεωρητικό επίπεδο, μελετώντας την μαθηματική θεωρία που περιγράφει τους αλγόριθμους αυτούς, όσο και σε προγραμματιστικό με τα λογισμικά TMVA του ROOT και MATLAB. Ο κώδικας που γράφτηκε για την μελέτη των παραπάνω μεθόδων στο TMVA/ROOT δίνεται στα παραρτήματα.