0

Sepetinizde 0 ürün bulunmaktadır.

Toplam
   
 
 
 
 
     

Veri Madenciliği Yöntemleri
Veri Madenciliği Yöntemleri
ISBN: 978-975-6797-82-2, 4. basım, Şubat 2020, 240 sayfa, (16,5x24 cm2), 80 gr 1. hamur kağıt
  • Yazar:Yalçın ÖZKAN (Dr.)
  • Liste Fiyatı : 56.00 TL
  • 48.16 TL
  • Ürün İndirim Oranı :% 14
  • İndirimli Fiyatı :48.16 TL
    KAZANCINIZ :
  • Yayınevi :Papatya Bilim Yayınevi
  • Stok Durumu :
Satışta
Adet
Bu kitap, veri madenciliği yöntemlerini ele alan temel ve nitelikli bir eserdir. Sınıflama, kümeleme ve birliktelik kurallarıyla ilgili birçok algoritma en yalın biçimiyle incelenmiştir.

Veri madenciliği, kurumların zaman içerisinde sahip olduğu büyük boyutlardaki verilerden alışılagelen istatistik yöntemlerle elde edilemeyen veya elde edilmesi güç olan bilgileri elde etmek için bir çeşit verileri işleme ve çözümleme yöntemidir. Yani sahip olduğumuz veri kümesinden işimize yarayacak yararlı bilgiyi üretme yöntemidir.

“Veri Madenciliği” adlı bu kitabımızda sırasıyla veri ambarı kavramı, veri madenciliği kavramı ve kullanım alanları, veri madenciliğinde kullanılan sınıflandırma algoritmaları, Twoing ve Gini algoritmaları, en yakın k-komşu algoritması, kümeleme konusu, hiyerarşik ve hiyerarşik olmayan kümeleme biçimi, sepet çözümlemeleri adıyla bilinen birliktelik kuralları, “Bayes ağları” ve “Destek Vektör Makineleri” konusu ele alınmıştır; herbiri bir bölüm olarak düzenlenmiştir.

Böylesi bir “Veri Madenciliği” kitabı hem profesyoneller için yararlı bir başvuru kitabı hem de bilgisayar mühendisliği, matematik-bilgisayar, yönetim bilişim sistemleri, endüstri mühendisliği, yazılım mühendisliği gibi mühendislik ve sosyal bilimlerde dört yıllık lisans ve meslek yüksek okulu öğrencileri için yararlı bir ders kitabı özelliğindedir.
--------------
İÇİNDEKİLER

Önsöz

Bölüm 1.  Veri MADENCİLİĞİ ve VERİ Ambarı
1.1.  Veriyi Bilgiye Dönüştürmenin Yolu 
1.2.  Veri Madenciliği
1.3.  Veri Madenciliği için Veri Kaynakları
1.3.1.   Veritabanı Sistemleri
1.3.2.   Veri Ambarı
1.3.3.   Veri Kümeleri
1.3.4.   Veri Ambarının Tasarlanması
1.3.4.1.  Konuya Yöneliktir
1.3.4.2.  Bütünleşiktir
1.3.4.3.  Zaman Boyutu Vardır
1.3.4.4.  Sadece Okunabilir
1.3.5.   Veri Ambarının Temel Özellikleri
1.3.6.   Veri Ambarının İçerdiği Veri
1.3.6.1.  Metedata
1.3.6.2.  Ayrıntı Veri
1.3.6.3.  Eski Ayrıntı Veri
1.3.6.4.  Düşük Düzeyde Örneklenmiş Veri
1.3.6.5.  Yüksek Düzeyde Örneklenmiş Veri
1.3.7.   Veri Ambarı Veri Modeli
1.4. Özet
1.5. Sorular

Bölüm 2. Veri Madenciliği SÜRECİ VE UYGULAMALARI
2.1.  Uygulama Alanları
2.2.  Veri Madenciliği Süreci
2.2.1.   Veri Temizleme
2.2.2.   Veri Bütünleştirme
2.2.3.   Veri İndirgeme
2.2.4.   Veri Dönüştürme
2.2.4.1.  Min-Max Normalleştirilmesi
2.2.4.2.  Z-score Standartlaştırma
2.2.5.   Veri Madenciliği Algoritmasını Uygulama
2.2.6.   Sonuçları Sunum ve Değerlendirme
2.3. Veri Madenciliği Yöntemleri
2.3.1.   Sınıflandırma
2.3.2.   Kümeleme
2.3.3.   Birliktelik Kuralları
2.4.  Özet
2.5.  Sorular

Bölüm 3. Karar Ağaçları ile Sınıflandırma
3.1.  Sınıflandırma
3.2.  Sınıflandırma Süreci
3.3.  Karar Ağaçları ile Sınıflandırma
3.4.  Karar Ağaçlarında Dallanma Kriterleri
3.5.  ID3 Algoritması
3.5.1.   Entropi
3.5.2.   Karar Ağacında Entropi
3.5.3.   Dallanma İçin Niteliklerin Seçilmesi ve Kazanç Ölçütü
3.5.4.   ID3 Algoritması
3.5.5.   Uygulama     
3.5.6.   Kazanç Oranı
3.6.  C4.5 Algoritması
3.6.1.   Sayısal Değerlere Sahip Nitelikler
3.6.2.   Uygulama
3.6.3.   Bilinmeyen Öznitelik Değerleri
3.7.  Karar Ağaçlarının Budanması
3.7.1.   C4.5'de Budama
3.8.  Karar Kuralları Oluşturmak
3.9.  Sınıflandırma Modelinin Doğruluğu
3.9.1.   Öngörülerin Elde Edilmesi
3.9.2.   Karışıklık Matrisi
3.9.3.   İki Sınıflı Modeller için Doğruluk Ölçütleri
3.9.4.   Aşırı Öğrenme Durumu
3.9.5.   Doğrulama Süreci
3.9.5.1.  Veri Kümesinin Eğitim ve Test için Bölünmesi
3.9.5.2.  Holdout Yöntemi
3.9.5.3.  k-Katlı Çapraz Doğrulama
3.9.5.4.  Birini Dışarıda Bırakan Çapraz Doğrulama
3.9.5.5.  Bootstarp
3.10.  Özet
3.11.  Sorular

Bölüm 4.  Sınıflandırma ve Regresyon Ağaçları
4.1.  Twoing Algoritması
4.1.1.   Uygulama
4.1.2.   Modelin Başarımı
4.2.  Gini Algoritması
4.2.1.   Uygulama
4.2.2.   Sürekli Değerlerin Kullanım
4.2.3.   Uygulama: Sayısal Değerler için Gini Algoritması
4.3.  Regresyon Ağaçları
4.4.  Özet
4.5.   Sorular

Bölüm 5.  En Yakın k-komşu AlgoritmasI İLE SINIFLAMA      
5.1.  En Yakın k-Komşu Algoritması
5.1.1.   Uygulama 1
5.1.2.   Uygulama 2
5.2.  Ağırlıklı Oylama
5.2.1.   Uygulama 3
5.3.  Özet
5.4.  Sorular

Bölüm 6.  BAYES SINIFLANDIRICILAR
6.1.  Koşullu Olasılık
6.2.  Bayes Teoremi
6.3.  Bayes Sınıflandırıcısı
6.3.1.   Sade Bayes Sınıflandırıcısı
6.3.2.   Uygulama 1
6.3.3.   Sınıflandırma Modelinin Performansı
6.3.4.   Bayes Sınıflandırıcılarda Sıfır Değer Sorunu
6.3.5.   Sayısal Nitelik Değerleri
6.3.6.   Uygulama 2
6.4.  Özet
6.5.  Sorular

Bölüm 7.  Destek Vektör Makinesi İLE Sınıflandırma
7.1.  Doğrusal Olarak Ayrılabilme Durumu
7.1.1.      Primal Çözüm
7.1.2.      Lagrange Çarpanları
7.1.3.      Karush-Kuhn-Tucker Koşulları
7.1.4.      Dual Çözüm
7.2.  Verilerin Doğrusal Olarak Ayrılamama Durumu
7.3.  Doğrusal Olmayan Sınıflandırıcılar
7.3.1.   Doğrusal Olmayan Özellik Uzayı
7.3.2.   Çekirdek Fonksiyonlar
7.3.3.   Destek Vektör Makinası ve Çekirdek Fonksiyonlar
7.4.  Özet
7.5.  Sorular

Bölüm 8.  Kümeleme
8.1.  Kümeleme Çözümlemesi
8.2.  Uzaklık Ölçüleri
8.3.  Hiyerarşik Kümeleme
8.3.1.   Birleştirici Hiyerarşik Yöntemler
8.3.2.   En Yakın Komşu Algoritması
8.3.2.1.  Uygulama
8.3.3.   En Uzak Komşu Algoritması
8.3.3.1.  Uygulama
8.4.  Hiyerarşik Olmayan Kümeleme
8.4.1.   k-Ortalamalar Yöntemi
8.4.1.1. Uygulama
8.5.  Özet
8.6.  Sorular

Bölüm 9. Birliktelik Kuralları
9.1.  Destek ve Güven Ölçütleri
9.2.  Apriori Algoritması
9.3.  Uygulama
9.4.  Özet
9.5.  Sorular

Kaynakça
Dizin
Türkiye İş Bankası - Maximum Kart
TAKSİT TUTAR TOPLAM TUTAR
2 3 4
24.08 TL 48 TL
16.05 TL 48 TL
12.04 TL 48 TL
YORUMLARSize Yorumunuzu Yazın

Bu Ürünü Nasıl Buldunuz ?

YORUMLARA GÖZ ATIN
BENZER ÜRÜNLER
% 1
Nesne Temelli Programlama Mantığı ve Veri Tabanı
ISBN: 978-605-2813-07-2, Türkçe, 2019, 188 sayfa, (13,5x21 cm2), kitap kağıdı.
35.00 TL
34.65 TL+KDV
% 15
Eğitsel Veri Madenciliği ve Öğrenme Analitikleri
ISBN: 978-605-1703-79-4, Türkçe, 2020, 384 Sayfa, (16x24 cm2), 1. hamur kağıt.
60.00 TL
51.00 TL+KDV
% 15
İlişkisel Veritabanı Tasarlama ve SQL ile Geliştirme
ISBN: 978-625-4069-98-7, Türkçe, 2021, 200 sayfa, (16x24 cm2), 1. hamur kağıt.
24.00 TL
20.40 TL+KDV
% 35
SQL Server 2017 (Güncellenmiş 3. Baskı)
ISBN: 978-605-912-934-3, Türkçe, 2018, 656 sayfa, (16x24 cm2), 1. hamur kağıt.
70.00 TL
45.50 TL+KDV
% 14
Veri Madenciliği: Teori, Uygulama ve Felsefesi
ISBN: 978-605-9594-34-9, Editör: Gökhan Silahtaroğlu, Nisan 2018, 280 sayfa, (16,5x24 cm2), 80 gr 1. hamur kağıt .
58.00 TL
49.88 TL+KDV
% 15
Veritabanı Sistemleri: Teoriden Uygulamaya
ISBN: 978-605-320-613-2, Türkçe, 2017, 360 sayfa, (16x24 cm2), 1. hamur kağıt.
38.00 TL
32.30 TL+KDV
% 35
Oracle Veritabanı Güvenliği
ISBN: 978-605-912-956-5, Türkçe, 2016, 632 sayfa, (16x24 cm2), 1. hamur kağıt.
55.00 TL
35.75 TL+KDV
% 14
Veritabanı Teorisi ve Uygulamaları
ISBN: 978-605-4420-94-6, Türkçe, Ekim 2015, 464 sayfa, (16,5x23,5 cm2), 80 gr 1. hamur kağıt
78.00 TL
67.08 TL+KDV
% 35
Android Mutfağından Seçmeler
ISBN: 605-9129-12-1, Türkçe, 1. basım, 2015, 230 sayfa, (15x21 cm2), 1. hamur kağıt.
25.50 TL
16.58 TL+KDV
% 20
SQL Server 2014
ISBN: 978-605-510-049-0, Türkçe, 2015, 208 sayfa, (16x24 cm2), 1. hamur kağıt.
58.00 TL
46.40 TL+KDV
% 14
Veri Yapıları ve Algoritma Temelleri
978-975-6797-45-7, Türkçe, 3. basım, Temmuz 2015, 328 sayfa, (16,5x24 cm2), 80 gr 1. hamur kağıt.
68.00 TL
58.48 TL+KDV
% 10
Veritabanı Yönetim Sistemleri 2
ISBN: 978-605-327-050-8, Türkçe, 2015, 351 sayfa, (16x24 cm2), 1. hamur kağıt.
33.50 TL
30.15 TL+KDV
% 14
Veritabanı Sistemleri: Yüksek Öğrenim Müfredatına Uygun
ISBN: 978-605-4220-91-5, Eylül 2015, Güncellenmiş ve genişletilmiş 4. basım, 252 sayfa, (16,5x24 cm2), 80 gr 1. hamur kağıt.
50.00 TL
43.00 TL+KDV
% 10
Eğitim Teknolojisine Giriş
ISBN: 978-994-411-977-1, Türkçe, 2009, 160 sayfa, (16x24 cm2), 1. hamur kağıt.
14.00 TL
12.60 TL+KDV
% 25
Projeler ile SQL Server 2016
ISBN: 978-605-520-155-5, Türkçe, 2017, 608 sayfa, (15x21 cm2), 1. hamur kağıt.
45.00 TL
33.75 TL+KDV