<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" standalone="yes"?>
<OAI-PMH xmlns="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xmlns:dim="http://www.dspace.org/xmlns/dspace/dim" xsi:schemaLocation="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/ http://www.openarchives.org/OAI/2.0/OAI-PMH.xsd">
    <responseDate>2026-04-16T19:58:24.480Z</responseDate>
    <request verb="GetRecord" identifier="ezaposleni.singidunum.ac.rs/rest/sciNaucniRezultati/oai:1:897" metadataPrefix="dim">http://ezaposleni.singidunum.ac.rs/rest/sciNaucniRezultati/oai</request>
    <GetRecord>
        <record>
            <header>
                <identifier>ezaposleni.singidunum.ac.rs/rest/sciNaucniRezultati/oai:1:897</identifier>
                <datestamp>2013-10-29T14:36:53Z</datestamp>
                <setSpec>1</setSpec>
            </header>
            <metadata>
                <dim:dim>
                    <dim:field mdschema="dc" element="title" lang="en">Ugrađeni metodi selekcije atributa u algoritmima induktivnog učenja</dim:field>
                    <dim:field mdschema="dc" element="date" qualifier="issued">2010</dim:field>
                    <dim:field mdschema="dc" element="identifier" qualifier="uri">http://ezaposleni.singidunum.ac.rs/rest/sciNaucniRezultati/oai/record/1/897</dim:field>
                    <dim:field mdschema="dc" element="identifier" qualifier="uri">http://etran.etf.rs/etran2010/Program_ETRAN_2010.pdf</dim:field>
                    <dim:field mdschema="dc" element="contributor" qualifier="author" authority="etfid:99" confidence="-1">V. Miškovic</dim:field>
                    <dim:field mdschema="dc" element="contributor" qualifier="author" authority="id:2848" confidence="-1">M. Milosavljević</dim:field>
                    <dim:field mdschema="dc" element="description" qualifier="abstract">Induktivno učenje se zasniva na empirijskom modelu problema, koji može da sadrži irelevantne i redundantne atribute, koji pogrešno definišu problem i prouzrokuju netačnost naučenog znanja. U radu se razmatraju metodi učenja sa ugrađenim mehanizmima selekcije podskupa atributa, koji daje najveću tačnost predviđanja u budućim primenama. Daju se primeri primene i ilustruje uspešnost ovih metoda u povećanju tačnosti predviđanja, posebno za probleme sa velikim brojem atributa.</dim:field>
                    <dim:field mdschema="dc" element="type">conferenceObject</dim:field>
                    <dim:field mdschema="dc" element="source">Zbornik radova 54. konferencije ETRAN</dim:field>
                </dim:dim>
            </metadata>
        </record>
    </GetRecord>
</OAI-PMH>
