Kategori: Makine Öğrenmesi

Karar ağaçları - sınıflama, özellik ve hedefe göre karar düğümleri (decision nodes) ve yaprak düğümlerinden (leaf nodes) oluşan ağaç yapısı…

OneR, sınıflama işleminde verideki  her özellik için basit bir kural üretir ve en ufak hata tek kural (One Rule - OneR) olarak…

ZeroR sınıflama yöntemleri için temel (baseline) performansı belirlemek için yararlıdır. ZeroR hedefe dayalı ve tahminleyici içermeyen en basit sınıflama metodudur. ZeroR…

Bayesian Network diğer adıyla Blief Network, değişken kümesi üzerine bağlantı olasılık dağılımda verilen bağımsızlıkları gösteren bir direkt çevrimsiz grafiktir. Düğümler;…

Destek karar makineleri (Support Vector Machines - SVM) yüksek boyutlu verilerde sıkça kullanılan bir ayrım metodudur. Veri üzerinde eğitilerek uygulanır.…

Çok katmanlı perceptrons (Multilayer Perceptron), perceptrons olarak adlandırılan basit sinir hücreleri ağıdır. Temel fikir olan tek perceptron (single perceptron) ilk…

Yapay sinir ağları basit biyolojik sinir sisteminin çalışma şekli simüle edilerek tasarlanan programlama yaklaşımıdır. Simüle edilen sinir hücreleri (nöronlar) içerirler…

1936 yılında R. A. Fischer tarafından geliştirilen bir sınıflama metodudur. Basit olmasına rağmen kompleks problemlerde iyi sonuçlar üreten bir modeldir.…

Bu yazımda, gözetimli öğrenme metotlarından sınıflandırma (classification) işleminde kullanılan K-KN (K-Nearest Neighborhood, En Yakın K Komşu) algoritması hakkında bilgi vermeye…