Veri Madenciliğinde Kullanılan Sınıflandırma Modelleri ve R ile Uygulamalı Örnekler
Günümüz dünyasında üretilen verilerin miktarının büyüklüğü her geçen gün artmaktadır. Bununla birlikte bu verilerin nitelikli bilgi hâline dönüştürülme süreci de büyük önem arz etmektedir. Bu bağlamda, daha önce yayımlanan “Veri Madenciliğinde Kullanılan Kümeleme Algoritmaları” ve “Veri Madenciliğinde Kullanılan Regresyon Modelleri” konulu kitap çalışmalarından sonra sadece sınıflandırma problemlerini esas alan “Veri Madenciliğinde Kullanılan Sınıflandırma Modelleri ve R ile Uygulamalı Örnekler” başlıklı bu kitap ilgililerin istifadelerine sunulmuştur. Bir seri olarak, Türkçe literatüre katkı sağlama amaçlı yayınlanan bu kitapların temelinde veri madenciliği teknikleri ve R uygulamaları yer almaktadır. Bu doğrultuda, makine öğrenme ve veri madenciliği alanlarında ileriki zamanlarda çalışılması planlanan algoritmaların öğrenilmesi ve uygulanmasında Türkçe literatüre önemli katkılar sunması beklenmektedir.
1. Sınıflandırma Problemlerine Giriş
2. Lojistik Regresyon Analizi
3. Rassal Orman ve Rassal Eğrelti Otu Modeli
4. Destek Vektör Makineleri
5. XGBOOST
6. LightGBM
7. Yapay Sinir Ağları
8. Özyinelemeli Sinir Ağları
9. Bert Modeli ile Duygu Analizi
10. Hibrit Modelleme ile Sınıflandırma
Günümüz dünyasında üretilen verilerin miktarının büyüklüğü her geçen gün artmaktadır. Bununla birlikte bu verilerin nitelikli bilgi hâline dönüştürülme süreci de büyük önem arz etmektedir. Bu bağlamda, daha önce yayımlanan “Veri Madenciliğinde Kullanılan Kümeleme Algoritmaları” ve “Veri Madenciliğinde Kullanılan Regresyon Modelleri” konulu kitap çalışmalarından sonra sadece sınıflandırma problemlerini esas alan “Veri Madenciliğinde Kullanılan Sınıflandırma Modelleri ve R ile Uygulamalı Örnekler” başlıklı bu kitap ilgililerin istifadelerine sunulmuştur. Bir seri olarak, Türkçe literatüre katkı sağlama amaçlı yayınlanan bu kitapların temelinde veri madenciliği teknikleri ve R uygulamaları yer almaktadır. Bu doğrultuda, makine öğrenme ve veri madenciliği alanlarında ileriki zamanlarda çalışılması planlanan algoritmaların öğrenilmesi ve uygulanmasında Türkçe literatüre önemli katkılar sunması beklenmektedir.
1. Sınıflandırma Problemlerine Giriş
2. Lojistik Regresyon Analizi
3. Rassal Orman ve Rassal Eğrelti Otu Modeli
4. Destek Vektör Makineleri
5. XGBOOST
6. LightGBM
7. Yapay Sinir Ağları
8. Özyinelemeli Sinir Ağları
9. Bert Modeli ile Duygu Analizi
10. Hibrit Modelleme ile Sınıflandırma
| Taksit Sayısı | Taksit tutarı | Genel Toplam |
|---|---|---|
| 1 | - | - |
| 2 | 150,66 | 301,31 |
| 3 | 102,31 | 306,94 |
| 6 | 53,50 | 321,02 |
| 9 | 36,92 | 332,29 |
| Taksit Sayısı | Taksit tutarı | Genel Toplam |
|---|---|---|
| 1 | - | - |
| 2 | 150,66 | 301,31 |
| 3 | 103,91 | 311,73 |
| 6 | 53,50 | 321,02 |
| 9 | 36,92 | 332,29 |
| Taksit Sayısı | Taksit tutarı | Genel Toplam |
|---|---|---|
| 1 | - | - |
| 2 | 150,66 | 301,31 |
| 3 | 104,19 | 312,58 |
| 6 | 53,50 | 321,02 |
| 9 | 37,23 | 335,10 |
| Taksit Sayısı | Taksit tutarı | Genel Toplam |
|---|---|---|
| 1 | - | - |
| 2 | 150,66 | 301,31 |
| 3 | 104,19 | 312,58 |
| 6 | 55,85 | 335,10 |
| 9 | 37,23 | 335,10 |
| Taksit Sayısı | Taksit tutarı | Genel Toplam |
|---|---|---|
| 1 | - | - |
| 2 | 150,66 | 301,31 |
| 3 | 94,81 | 284,42 |
| 6 | 53,50 | 321,02 |
| 9 | 37,23 | 335,10 |
| Taksit Sayısı | Taksit tutarı | Genel Toplam |
|---|---|---|
| Tek Çekim | 281,60 | 281,60 |
| 2 | 150,66 | 301,31 |
| 3 | 103,25 | 309,76 |
| 6 | 53,50 | 321,02 |
| 9 | 37,23 | 335,10 |
