2.1 Bir Sınıfı Örneklerinden Öğrenme Vapnik-Chervonenkis (VC) Boyutu Olası Yaklaşık Doğru Öğrenme... 21

Ebat: px
Şu sayfadan göstermeyi başlat:

Download "2.1 Bir Sınıfı Örneklerinden Öğrenme... 15 2.2 Vapnik-Chervonenkis (VC) Boyutu... 20 2.3 Olası Yaklaşık Doğru Öğrenme... 21"

Transkript

1 İçindekiler Önsöz İkinci Basım için Önsöz Türkçe Çeviri için Önsöz Gösterim xiii xv xvii xix 1 Giriş Yapay Öğrenme Nedir? Yapay Öğrenme Uygulamalarına Örnekler İlişkilendirme Kuralları Sınıflandırma Bağlanım Gözetimsiz Öğrenme Pekiştirmeli Öğrenme Kısa Kısa İlgili Kaynaklar Alıştırmalar Kaynaklar Gözetimli Öğrenme Bir Sınıfı Örneklerinden Öğrenme Vapnik-Chervonenkis (VC) Boyutu Olası Yaklaşık Doğru Öğrenme Gürültü Çok Sınıflı Öğrenme Bağlanım Model Seçimi ve Genelleme Gözetimli Yapay Öğrenmenin Boyutları Kısa Kısa Alıştırmalar iii

2 iv İÇINDEKILER 2.11 Kaynaklar Bayesçi Karar Kuramı Giriş Sınıflandırma Yitimler ve Riskler Ayırtaç İşlevleri Fayda Kuramı İlişkilendirme Kuralları Kısa Kısa Alıştırmalar Kaynaklar Dağılıma Bağlı Yöntemler Giriş En Büyük Olabilirlik Kestirimi Bernoulli Dağılımı Katlıterimli Dağılım Gauss (Normal) Dağılım Kestirici Değerlendirme: Yanlılık ve Değişinti Bayesçi Kestirici Dağılıma BağlıSınıflandırma Bağlanım Model Karmaşıklığı Ayarlama: Yanlılık/Değişinti İkilemi Model Seçim Yordamları Kısa Kısa Alıştırmalar Kaynaklar Çok Değişkenli Yöntemler Çok Değişkenli Veri Parametre Kestirimi Eksik Değerlerin Kestirilmesi Çok Değişkenli Normal Dağılım Çok Değişkenli Sınıflandırma Karmaşıklığın Ayarlanması Kesikli Öznitelikler Çok Değişkenli Bağlanım Kısa Kısa Alıştırmalar Kaynaklar

3 İÇINDEKILER v 6 Boyut Azaltma Giriş Altküme Seçimi Temel Bileşen Çözümlemesi Etken Çözümlemesi Çok Boyutlu Ölçekleme Doğrusal Ayırtaç Çözümlemesi Eşölçümsel Öznitelik Eşleme Yerel Doğrusal Gömme Kısa Kısa Alıştırmalar Kaynaklar Öbekleme Giriş Karışım Dağılımı k Merkezli Öbekleme Beklenti Büyütme Algoritması Saklı Değişken Modellerinin Karışımı Öbekleme Ardından Gözetimli Öğrenme Öbek Ağaçları Öbek Sayısının Belirlenmesi Kısa Kısa Alıştırmalar Kaynaklar Dağılımdan Bağımsız Yöntemler Giriş Dağılımdan Bağımsız Olasılık Kestirimi Çubukçizit Kestirimi Çekirdek Kestiricisi En Yakın k Komşu Kestirimi Çok değişkenli Veriye Genelleme Dağılımdan BağımsızSınıflandırma SeyrekEnYakınKomşu Modelden Bağımsız Bağlanım: Düzleştiriciler Akan Ortalama Düzleştiricisi Çekirdek Düzleştiricisi Akan Doğru Düzleştiricisi Düzleştirme Parametresinin Seçimi Kısa Kısa Alıştırmalar Kaynaklar

4 vi İÇINDEKILER 9 Karar Ağaçları Giriş Tek Değişkenli Ağaç Sınıflandırma Ağaçları Bağlanım Ağacı Budama Ağaçtan Kural Çıkarma Kural Öğrenme Çok Değişkenli Ağaç Kısa Kısa Alıştırmalar Kaynaklar Doğrusal Sınıflandırma Giriş Doğrusal Modelin Genelleştirilmesi Doğrusal Ayırtacın Geometrisi İki Sınıf K>2 Sınıf İkili Sınıflandırma Dağılıma Bağlı Sınıflandırmaya Yeniden Bir Bakış Eğim İniş S Biçimli Sınıflandırma İki Sınıf K>2 Sınıf Bağlanımla Sınıflandırma Kısa Kısa Alıştırmalar Kaynaklar Çok Katmanlı Algılayıcılar Giriş Beyni Anlamak Koşut İşlem İçin Bir Örnek Olarak Yapay Sinir Ağları Algılayıcı Algılayıcının Eğitilmesi Mantık İşlevlerinin Öğrenilmesi Çok Katmanlı Algılayıcılar Evrensel bir Yaklaşıklayıcı olarak Çok Katmanlı Algılayıcı Hata Geri Yayma Algoritması Doğrusal Olmayan Bağlanım İki Sınıf Sınıflandırma K>2 Sınıf Sınıflandırma Birden Çok Saklı Katman

5 İÇINDEKILER vii 11.8 Öğrenme Yordamları Yakınsamayı İyileştirme Fazla Öğrenme Ağın Yapılandırılması İpucu Ağ Büyüklüğünün Uyarlanması Öğrenmeye Bayesçi Bakış Boyut Azaltma Zamanı Öğrenmek Zaman Gecikmeli Sinir Ağı Özyineli Ağlar Kısa Kısa Alıştırmalar Kaynaklar Yerel Modeller Giriş Yarışmacı Öğrenme k Merkezli Çevrimiçi Öbekleme Artımlı Çevrimiçi Öbekleme Özörgütlemeli Haritalar Dairesel Tabanlı İşlev Ağları Kural Tabanlı Bilginin Tanımlanması Normalleştirilmiş Taban İşlevleri Yarışmacı Taban İşlevleri Öğrenen Yöney Nicemleme Uzmanların Karışımı Yardımlaşan Uzmanlar Yarışmacı Uzmanlar Uzmanların Karışım Ağacı Kısa kısa Alıştırmalar Kaynaklar Çekirdek Makineleri Giriş En İyi Ayıran Üstündüzlem Doğrusal Ayrılamayan Sınıflar: Eşiksiz Kenarlı Üstündüzlem ν-dym Çekirdeklemek Yöney Çekirdekleri Çekirdek Tanımlama Çekirdek Birleştirme

6 viii İÇINDEKILER 13.9 Çok Sınıflı Çekirdek Makinesi Bağlanım için Çekirdek Makinesi Tek Sınıflı Çekirdek Makinesi Çekirdekli Boyut Azaltma Kısa Kısa Alıştırmalar Kaynaklar Bayesçi Kestirim Giriş Bir Dağılımın Parametrelerinin Kestirimi Kesikli Değişkenler Sürekli Değişkenler Bir İşlevin Parametrelerinin Bayesçi Kestirimi Bağlanım Taban ve Çekirdek İşlevlerinin Kullanımı Bayesçi Sınıflandırma Gauss Süreçleri Kısa Kısa Alıştırmalar Kaynaklar Saklı Markov Modelleri Giriş Kesikli Markov Süreçleri Saklı Markov Modelleri Saklı Markov Modellerinde Üç Temel Soru Değerlendirme Durum Dizisinin Bulunması Model Parametrelerinin Öğrenilmesi Sürekli Gözlemler Girdiye Bağlı Saklı Markov Modeli Saklı Markov Modellerinde Model Seçimi Kısa Kısa Alıştırmalar Kaynaklar Çizgesel Modeller Giriş Koşullu Bağımsızlığın Asal Örnekleri Örnek Çizgesel Modeller Saf Bayes Sınıflandırıcı Saklı Markov Modeli Doğrusal Bağlanım

7 İÇINDEKILER ix 16.4 d Ayrımı İnanç Yayılımı Zincir Ağaç Çoklu Ağaç Kavşak Ağacı Yönsüz Çizgeler: Markov Rastsal Alanları Çizgesel Modelin Yapısının Öğrenilmesi Etki Çizemleri Kısa Kısa Alıştırmalar Kaynaklar Modellerin Birleştirilmesi Gerekçe Farklı Modellerin Oluşturulması Model Birleştirme Yöntemleri Oylama Hata Düzelten ÇıktıGizyazıları Örnekleme ve Oylama Sırayla Eğiterek İteleme Uzmanların Karışımına Farklı Bir Bakış Yığılmış Genelleme Model Kümesinin Ayarlanması Ardışık Sınıflandırıcılar Kısa Kısa Alıştırmalar Kaynaklar Pekiştirmeli Öğrenme Giriş Tek Durum: K Kollu Kumar Makinesi Pekiştirmeli Öğrenmenin Öğeleri Model Tabanlı Öğrenme Değer Yineleme Politika Yineleme Zamansal Fark Öğrenme Arama Yordamları Gerekirci Ödül ve Eylemler Rastgele Ödül ve Eylemler Uygunluk İzleri Genelleme Kısmen Gözlenebilen Durumlar Tanımlar

8 x İÇINDEKILER Örnek: Saklı Kaplan Problemi Kısa Kısa Alıştırmalar Kaynaklar Deney Tasarımı ve Sonuçların Çözümlenmesi Giriş Etkenler, Tepki, ve Deney Yordamları Tepki Yüzeyi Tasarımı Rastsallaştırma, Çoğaltma, ve Bölükleme Yapay Öğrenme Deneyleri için İlkeler Çapraz Geçerleme ve Yeniden Örnekleme K Kat Çapraz Geçerleme Çapraz Geçerleme Yerine Geri Koyarak Örnekleme Sınıflandırma Başarımının Ölçülmesi Aralık Kestirimi Denence Sınaması Bir Sınıflandırma Algoritmasının Başarısının Belirlenmesi Binom Sınaması Yaklaşık Normal Sınama t Sınaması İki Algoritmanın Karşılaştırılması McNemar Sınaması K Kat Çapraz Geçerlenmiş Eşli t Sınaması Çapraz Geçerlenmiş Eşli t Sınaması Çapraz Geçerlenmiş Eşli F Sınaması İkiden Çok Algoritmanın Karşılaştırılması: Değişkenlik Çözümlemesi Birden Çok Veri Kümesinde Karşılaştırma İki Algoritmanın Karşılaştırılması İkiden Çok Algoritmanın Karşılaştırılması Kısa Kısa Alıştırmalar Kaynaklar A Olasılık 441 A.1 Olasılık Kuramı A.1.1 Olasılığın Belitleri A.1.2 Koşullu Olasılık A.2 Rastsal Değişkenler A.2.1 Olasılık Dağılım, Kütle, ve Yoğunluk İşlevleri A.2.2 Birleşik Dağılım ve Yoğunluk İşlevleri A.2.3 Koşullu Dağılımlar

9 İÇINDEKILER xi A.2.4 Bayes Kuralı A.2.5 Beklenen Değer A.2.6 Değişinti A.2.7 Büyük Sayıların Zayıf Yasası A.3 Bazı Özel Rastsal Değişkenler A.3.1 Bernoulli Dağılımı A.3.2 Binom Dağılımı A.3.3 Katlıterimli Dağılım A.3.4 Tekdüze Dağılım A.3.5 Normal (Gauss) Dağılım A.3.6 Ki Kare Dağılımı A.3.7 t Dağılımı A.3.8 F Dağılımı A.4 Kaynaklar B İngilizce Türkçe Sözlük 451 C Türkçe İngilizce Sözlük 465 Dizin 478

İçindekiler. Ön Söz... xiii

İçindekiler. Ön Söz... xiii İçindekiler Ön Söz.................................................... xiii Bölüm 1 İstatistiğe Giriş....................................... 1 1.1 Giriş......................................................1

Detaylı

3 KESİKLİ RASSAL DEĞİŞKENLER VE OLASILIK DAĞILIMLARI

3 KESİKLİ RASSAL DEĞİŞKENLER VE OLASILIK DAĞILIMLARI ÖNSÖZ İÇİNDEKİLER III Bölüm 1 İSTATİSTİK ve SAYISAL BİLGİ 11 1.1 İstatistik ve Önemi 12 1.2 İstatistikte Temel Kavramlar 14 1.3 İstatistiğin Amacı 15 1.4 Veri Türleri 15 1.5 Veri Ölçüm Düzeyleri 16 1.6

Detaylı

İÇİNDEKİLER ÖN SÖZ...

İÇİNDEKİLER ÖN SÖZ... İÇİNDEKİLER ÖN SÖZ... v GİRİŞ... 1 1. İSTATİSTİK İN TARİHÇESİ... 1 2. İSTATİSTİK NEDİR?... 3 3. SAYISAL BİLGİDEN ANLAM ÇIKARILMASI... 4 4. BELİRSİZLİĞİN ELE ALINMASI... 4 5. ÖRNEKLEME... 5 6. İLİŞKİLERİN

Detaylı

İçindekiler. I Varyans Analizi (ANOVA) 1. Önsöz. Simgeler ve Kısaltmalar Dizini

İçindekiler. I Varyans Analizi (ANOVA) 1. Önsöz. Simgeler ve Kısaltmalar Dizini İçindekiler Önsöz Simgeler ve Kısaltmalar Dizini v xv I Varyans Analizi (ANOVA) 1 1 Varyans Analizine Giriş 3 1.1 TemelKavramlar... 3 1.2 Deney Tasarımının Temel İlkeleri... 5 1.2.1 Bloklama... 5 1.2.2

Detaylı

VERİ MADENCİLİĞİ (Sınıflandırma Yöntemleri) Yrd.Doç.Dr. Kadriye ERGÜN kergun@balikesir.edu.tr

VERİ MADENCİLİĞİ (Sınıflandırma Yöntemleri) Yrd.Doç.Dr. Kadriye ERGÜN kergun@balikesir.edu.tr VERİ MADENCİLİĞİ (Sınıflandırma Yöntemleri) Yrd.Doç.Dr. Kadriye ERGÜN kergun@balikesir.edu.tr Genel İçerik Veri Madenciliğine Giriş Veri Madenciliğinin Adımları Veri Madenciliği Yöntemleri Sınıflandırma

Detaylı

ĐST 474 Bayesci Đstatistik

ĐST 474 Bayesci Đstatistik ĐST 474 Bayesci Đstatistik Ders Sorumlusu: Dr. Haydar Demirhan haydarde@hacettepe.edu.tr Đnternet Sitesi: http://yunus.hacettepe.edu.tr/~haydarde Đçerik: Olasılık kuramının temel kavramları Bazı özel olasılık

Detaylı

İÇİNDEKİLER. BÖLÜM 1 Değişkenler ve Grafikler 1. BÖLÜM 2 Frekans Dağılımları 37

İÇİNDEKİLER. BÖLÜM 1 Değişkenler ve Grafikler 1. BÖLÜM 2 Frekans Dağılımları 37 İÇİNDEKİLER BÖLÜM 1 Değişkenler ve Grafikler 1 İstatistik 1 Yığın ve Örnek; Tümevarımcı ve Betimleyici İstatistik 1 Değişkenler: Kesikli ve Sürekli 1 Verilerin Yuvarlanması Bilimsel Gösterim Anlamlı Rakamlar

Detaylı

Uzaktan Algılama Teknolojileri

Uzaktan Algılama Teknolojileri Uzaktan Algılama Teknolojileri Ders 11 Hiperspektral Görüntülerde Kümeleme ve Sınıflandırma Alp Ertürk alp.erturk@kocaeli.edu.tr Sınıflandırma Sınıflandırma işleminin amacı, her piksel vektörüne bir ve

Detaylı

Örüntü Tanıma (COMPE 467) Ders Detayları

Örüntü Tanıma (COMPE 467) Ders Detayları Örüntü Tanıma (COMPE 467) Ders Detayları Ders Adı Ders Kodu Dönemi Ders Saati Uygulama Saati Laboratuar Saati Kredi AKTS Örüntü Tanıma COMPE 467 Bahar 3 0 0 3 5 Ön Koşul Ders(ler)i Dersin Dili Dersin Türü

Detaylı

İçindekiler. Pazarlama Araştırmalarının Önemi

İçindekiler. Pazarlama Araştırmalarının Önemi İçindekiler Birinci Bölüm Pazarlama Araştırmalarının Önemi 1.1. PAZARLAMA ARAŞTIRMALARININ TANIMI VE ÖNEMİ... 1 1.2. PAZARLAMA ARAŞTIRMASI İŞLEVİNİN İŞLETME ORGANİZASYONU İÇİNDEKİ YERİ... 5 1.3. PAZARLAMA

Detaylı

2. BASİT DOĞRUSAL REGRESYON 12

2. BASİT DOĞRUSAL REGRESYON 12 1. GİRİŞ 1 1.1 Regresyon ve Model Kurma / 1 1.2 Veri Toplama / 5 1.3 Regresyonun Kullanım Alanları / 9 1.4 Bilgisayarın Rolü / 10 2. BASİT DOĞRUSAL REGRESYON 12 2.1 Basit Doğrusal Regresyon Modeli / 12

Detaylı

İçindekiler vii Yazarların Ön Sözü xiii Çevirenin Ön Sözü xiv Teşekkürler xvi Semboller Listesi xvii. Ölçme, İstatistik ve Araştırma...

İçindekiler vii Yazarların Ön Sözü xiii Çevirenin Ön Sözü xiv Teşekkürler xvi Semboller Listesi xvii. Ölçme, İstatistik ve Araştırma... İçindekiler İçindekiler vii Yazarların Ön Sözü xiii Çevirenin Ön Sözü xiv Teşekkürler xvi Semboller Listesi xvii BÖLÜM 1 Ölçme, İstatistik ve Araştırma...1 Ölçme Nedir?... 3 Ölçme Süreci... 3 Değişkenler

Detaylı

1 PAZARLAMA ARAŞTIRMASI

1 PAZARLAMA ARAŞTIRMASI İÇİNDEKİLER ÖNSÖZ III Bölüm 1 PAZARLAMA ARAŞTIRMASI 11 1.1. Pazarlama Araştırması Kavramı ve Kapsamı 12 1.2. Pazarlama Araştırmasının Tarihçesi 14 1.3. Pazarlama Araştırması Pazarlama Bilgi Sistemi ve

Detaylı

Aşağı Link MC-CDMA Sistemlerinde Kullanılan PIC Alıcının EM-MAP Tabanlı Olarak İlklendirilmesi

Aşağı Link MC-CDMA Sistemlerinde Kullanılan PIC Alıcının EM-MAP Tabanlı Olarak İlklendirilmesi IEEE 15. Sinyal İşleme ve İletişim Uygulamaları Kurultayı - 2007 Aşağı Link MC-CDMA Sistemlerinde Kullanılan PIC Alıcının EM-MAP Tabanlı Olarak İlklendirilmesi Hakan Doğan 1,Erdal Panayırcı 2, Hakan Ali

Detaylı

Örüntü Tanıma (EE 448) Ders Detayları

Örüntü Tanıma (EE 448) Ders Detayları Örüntü Tanıma (EE 448) Ders Detayları Ders Adı Ders Kodu Dönemi Ders Saati Uygulama Saati Laboratuar Saati Kredi AKTS Örüntü Tanıma EE 448 Bahar 3 0 0 3 5 Ön Koşul Ders(ler)i Dersin Dili Dersin Türü Dersin

Detaylı

DENİZ HARP OKULU ENDÜSTRİ MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜM BAŞKANLIĞI DERS TANITIM BİLGİLERİ

DENİZ HARP OKULU ENDÜSTRİ MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜM BAŞKANLIĞI DERS TANITIM BİLGİLERİ DENİZ HARP OKULU ENDÜSTRİ MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜM BAŞKANLIĞI DERS TANITIM BİLGİLERİ Dersin Adı Kodu Sınıf/Y.Y. Ders Saati (T+U+L) Kredi AKTS STOKASTİK SÜREÇLER ENM- / 3+0 3 3 Dersin Dili Dersin Seviyesi Dersin

Detaylı

Ön Söz. Genel Açıklama. Bölüm Açıklamaları

Ön Söz. Genel Açıklama. Bölüm Açıklamaları Ön Söz Genel Açıklama Bu kitap olasılığa başlangıç için uygun bir ders kitabıdır. Olasılıkla ilgili bir önbilgiye ihtiyaç duyulmaz; ancak, burada bahsedilen temel kavramlarla ilk karşılaşan öğrencinin

Detaylı

BÖLÜM 1: YAşAM ÇÖzÜMLEMEsİNE GİRİş... 1

BÖLÜM 1: YAşAM ÇÖzÜMLEMEsİNE GİRİş... 1 ÖN SÖZ...iii BÖLÜM 1: Yaşam Çözümlemesine Giriş... 1 1.1. Giriş... 1 1.2. Yaşam Süresi... 2 1.2.1. Yaşam süresi verilerinin çözümlenmesinde kullanılan fonksiyonlar... 3 1.2.1.1. Olasılık yoğunluk fonksiyonu...

Detaylı

YZM 5257 YAPAY ZEKA VE UZMAN SİSTEMLER DERS#6: GENETİK ALGORİTMALAR

YZM 5257 YAPAY ZEKA VE UZMAN SİSTEMLER DERS#6: GENETİK ALGORİTMALAR YZM 5257 YAPAY ZEKA VE UZMAN SİSTEMLER DERS#6: GENETİK ALGORİTMALAR Sınıflandırma Yöntemleri: Karar Ağaçları (Decision Trees) Örnek Tabanlı Yöntemler (Instance Based Methods): k en yakın komşu (k nearest

Detaylı

İÇİNDEKİLER BİRİNCİ KISIM: TASARIM PAZARLAMA ARAŞTIRMASINA GİRİŞ

İÇİNDEKİLER BİRİNCİ KISIM: TASARIM PAZARLAMA ARAŞTIRMASINA GİRİŞ İÇİNDEKİLER ÖNSÖZ... v TEŞEKKÜR... vi İKİNCİ BASKIYA ÖNSÖZ VE TEŞEKKÜR... vii İÇİNDEKİLER... ix ŞEKİLLER LİSTESİ... xviii TABLOLAR LİSTESİ... xx BİRİNCİ KISIM: TASARIM BİRİNCI BÖLÜM PAZARLAMA ARAŞTIRMASINA

Detaylı

DENİZ HARP OKULU TEMEL BİLİMLER BÖLÜM BAŞKANLIĞI DERS TANITIM BİLGİLERİ

DENİZ HARP OKULU TEMEL BİLİMLER BÖLÜM BAŞKANLIĞI DERS TANITIM BİLGİLERİ DENİZ HARP OKULU TEMEL BİLİMLER BÖLÜM BAŞKANLIĞI DERS TANITIM BİLGİLERİ Dersin Adı Kodu Sınıf/Y.Y. Ders Saati (T+U+L) Kredi AKTS OLASILIK VE İSTATİSTİK FEB-222 2/ 2.YY 3+0+0 3 3 Dersin Dili Dersin Seviyesi

Detaylı

İçindekiler 1 GENEL KAVRAM ve TANIMLAR 2 TEMEL YASALAR ve KORUNUM DENKLEMLERİ vii

İçindekiler 1 GENEL KAVRAM ve TANIMLAR 2 TEMEL YASALAR ve KORUNUM DENKLEMLERİ vii 1 GENEL KAVRAM ve TANIMLAR 1 1.1 Giriş... 1 1.2 Sürekli Ortam Yaklaşımı..... 2 1.2.1 Bir Maddenin Moleküler ve Atomik Seviyeleri... 3 1.2.2 Sürekli Ortam İçin Sınırlamalar... 4 1.3 Laminar ve Türbülanslı

Detaylı

Zahmetsiz örüntü tanıma: Nokta bulutlarının karşılaştırılması yoluyla veri-tabanlı ve parametresiz istatistiksel öğrenme

Zahmetsiz örüntü tanıma: Nokta bulutlarının karşılaştırılması yoluyla veri-tabanlı ve parametresiz istatistiksel öğrenme Zahmetsiz örüntü tanıma: Nokta bulutlarının karşılaştırılması yoluyla veri-tabanlı ve parametresiz istatistiksel öğrenme Doç. Dr. Bilge Karaçalı Biyomedikal Veri İşleme Laboratuvarı Elektrik-Elektronik

Detaylı

Olasılık ve Rastgele Süreçler (EE213) Ders Detayları

Olasılık ve Rastgele Süreçler (EE213) Ders Detayları Olasılık ve Rastgele Süreçler (EE213) Ders Detayları Ders Adı Ders Kodu Dönemi Ders Saati Uygulama Saati Laboratuar Saati Kredi AKTS Olasılık ve Rastgele Süreçler EE213 Güz 3 0 0 3 7 Ön Koşul Ders(ler)i

Detaylı

GİRİŞ BÖLÜM I DEĞİŞİM İLE İLGİLİ KAVRAMLARIN TANIMLARI VE DEĞİŞİM TÜRLERİ Değişim Türleri... 22

GİRİŞ BÖLÜM I DEĞİŞİM İLE İLGİLİ KAVRAMLARIN TANIMLARI VE DEĞİŞİM TÜRLERİ Değişim Türleri... 22 İÇİNDEKİLER GİRİŞ... 1 BÖLÜM I DEĞİŞİM İLE İLGİLİ KAVRAMLARIN TANIMLARI VE DEĞİŞİM TÜRLERİ... 11 Değişim Türleri... 22 BÖLÜM II ÖRGÜTSEL DEĞİŞİMİN TEMELLERİ... 23 Örgütsel Değişim Süreci ve Doğası... 23

Detaylı

Doğan Can, Murat Saraçlar. Bebek, İstanbul. 9 Mart, 2009

Doğan Can, Murat Saraçlar. Bebek, İstanbul. 9 Mart, 2009 Türkçe Haber Bültenlerinin Açık Kaynak Yazılımlar ile Yazılandırılması Doğan Can, Murat Saraçlar Elektrik Elektronik Mühendisliği Bölümü Boğaziçi Üniversitesi Bebek, İstanbul 9 Mart, 2009 Bir Bakışta GDSKT

Detaylı

İSTATİSTİK BÖLÜMÜ DERS İÇERİKLERİ (2009 2010)

İSTATİSTİK BÖLÜMÜ DERS İÇERİKLERİ (2009 2010) İSTATİSTİK BÖLÜMÜ DERS İÇERİKLERİ (2009 2010) BİRİNCİ YIL Güz Dönemi (1. Yarıyıl) STAT 101 Temel İstatistik I (3 2 4) İstatistik bilimi. Verilerin görsel sunumu. Frekans tablosu oluşturma. Gövde yaprak

Detaylı

PAPATYA YAYINCILIK EĞİTİM Bilgisayar Sis. San. ve Tic. A.Ş. Veri Madenciliği Yöntemleri Dr. Yalçın ÖZKAN -II-

PAPATYA YAYINCILIK EĞİTİM Bilgisayar Sis. San. ve Tic. A.Ş. Veri Madenciliği Yöntemleri Dr. Yalçın ÖZKAN -II- Dr. Yalçın ÖZKAN Dr. Yalçın ÖZKAN PAPATYA YAYINCILIK EĞİTİM Bilgisayar Sis. San. ve Tic. A.Ş. Ankara Caddesi, Prof. Fahreddin Kerim Gökay Vakfı İşhanı Girişi, No: 11/3, Cağaloğlu (Fatih)/İstanbul Tel

Detaylı

Rastgelelik, Rastgele Sinyaller ve Sistemler Rastgelelik Nedir?

Rastgelelik, Rastgele Sinyaller ve Sistemler Rastgelelik Nedir? Rastgelelik, Rastgele Sinyaller ve Sistemler Rastgelelik Nedir? Rastgelelik en basit anlamda kesin olarak bilinememektir. Rastgele olmayan deterministiktir (belirli). Bazı rastgele olgu örnekleri şöyle

Detaylı

İÇİNDEKİLER 1. GİRİŞ...

İÇİNDEKİLER 1. GİRİŞ... İÇİNDEKİLER 1. GİRİŞ... 1 1.1. Regresyon Analizi... 1 1.2. Uygulama Alanları ve Veri Setleri... 2 1.3. Regresyon Analizinde Adımlar... 3 1.3.1. Problemin İfadesi... 3 1.3.2. Konu ile İlgili Potansiyel

Detaylı

OLASILIK ve KURAMSAL DAĞILIMLAR

OLASILIK ve KURAMSAL DAĞILIMLAR OLASILIK ve KURAMSAL DAĞILIMLAR Kuramsal Dağılımlar İstatistiksel çözümlemelerde; değişkenlerimizin dağılma özellikleri, çözümleme yönteminin seçimi ve sonuçlarının yorumlanmasında önemlidir. Dağılma özelliklerine

Detaylı

Büyük Veri İçin İstatistiksel Öğrenme (Statistical Learning for Big Data)

Büyük Veri İçin İstatistiksel Öğrenme (Statistical Learning for Big Data) Büyük Veri İçin İstatistiksel Öğrenme (Statistical Learning for Big Data) M. Ali Akcayol Gazi Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü Bu dersin sunumları, The Elements of Statistical Learning: Data

Detaylı

Bilgisayar programlamanın üç temel mantık yapısından biridir. Diğer ikisi ise Seçilim(Selection) ve Döngü(Loop, Iteration)dür.

Bilgisayar programlamanın üç temel mantık yapısından biridir. Diğer ikisi ise Seçilim(Selection) ve Döngü(Loop, Iteration)dür. SEQUENCE ALGORİTMASI Bilgisayar programlamanın üç temel mantık yapısından biridir. Diğer ikisi ise Seçilim(Selection) ve Döngü(Loop, Iteration)dür. Bir dizi yapısı içinde, bir eylem ya da bir olay, geçmiş

Detaylı

1: DENEYLERİN TASARIMI VE ANALİZİ...

1: DENEYLERİN TASARIMI VE ANALİZİ... İÇİNDEKİLER Bölüm 1: DENEYLERİN TASARIMI VE ANALİZİ... 1 1.1. Deneyin Stratejisi... 1 1.2. Deneysel Tasarımın Bazı Tipik Örnekleri... 11 1.3. Temel Kurallar... 16 1.4. Deneyleri Tasarlama Prensipleri...

Detaylı

7. SINIF KONU TARAMA TESTLERİ LİSTESİ / TÜRKÇE

7. SINIF KONU TARAMA TESTLERİ LİSTESİ / TÜRKÇE TÜRKÇE 01 Kelime Gruplarında Anlam - I 02 Kelime Gruplarında Anlam - II 03 Kelime Gruplarında Anlam - III 04 Kelime Gruplarında Anlam - IV 05 Cümlenin Anlam Özellikleri - I 06 Cümlenin Anlam Özellikleri

Detaylı

İçindekiler. 1 Başarılı Okullar İçin Denetim/1. 2 Norm: Geleneksel Okullar Neden Böyle? / Devingen Okullar / 33. Kısım 1 Giriş.

İçindekiler. 1 Başarılı Okullar İçin Denetim/1. 2 Norm: Geleneksel Okullar Neden Böyle? / Devingen Okullar / 33. Kısım 1 Giriş. İçindekiler Kısım 1 Giriş 1 Başarılı Okullar İçin Denetim/1 Denetim (SuperVision): Yeni Bir Paradigma İçin Yeni Bir İsim / 7 Başarı İçin Bir Metafor Olarak Denetimsel Yapıştırıcı / 8 Denetimden Kim Sorumludur?

Detaylı

Serdar BİROĞUL YÜKSEK LİSANS TEZİ (ELEKTRİK EĞİTİMİ) GAZİ ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ ANKARA

Serdar BİROĞUL YÜKSEK LİSANS TEZİ (ELEKTRİK EĞİTİMİ) GAZİ ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ ANKARA i GENETİK ALGORİTMA YAKLAŞIMIYLA ATÖLYE ÇİZELGELEME Serdar BİROĞUL YÜKSEK LİSANS TEZİ (ELEKTRİK EĞİTİMİ) GAZİ ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ OCAK 2005 ANKARA ii Serdar BİROĞUL tarafından hazırlanan

Detaylı

İçindekiler I. BÖLÜM ÖRGÜTLERDE İNSAN İLİŞKİLERİ

İçindekiler I. BÖLÜM ÖRGÜTLERDE İNSAN İLİŞKİLERİ İçindekiler I. BÖLÜM ÖRGÜTLERDE İNSAN İLİŞKİLERİ A. İNSAN İLİŞKİLERİNDE GELİŞMELER... 1 B. ÖRGÜTLERDE İNSAN İLİŞKİLERİ... 4 1. İnsan İlişkilerinin Amacı... 9 2. İnsan İlişkilerinde Temel İlkeler... 9 3.

Detaylı

VERİ MADENCİLİĞİ (Veri Ön İşleme-2) Yrd.Doç.Dr. Kadriye ERGÜN

VERİ MADENCİLİĞİ (Veri Ön İşleme-2) Yrd.Doç.Dr. Kadriye ERGÜN VERİ MADENCİLİĞİ (Veri Ön İşleme-2) Yrd.Doç.Dr. Kadriye ERGÜN kergun@balikesir.edu.tr Genel İçerik Veri Madenciliğine Giriş Veri Madenciliğinin Adımları Veri Madenciliği Yöntemleri Sınıflandırma Kümeleme

Detaylı

İSTATİSTİK DERS NOTLARI

İSTATİSTİK DERS NOTLARI Balıkesir Üniversitesi İnşaat Mühendisliği Bölümü umutokkan@balikesir.edu.tr İSTATİSTİK DERS NOTLARI Yrd. Doç. Dr. Umut OKKAN Hidrolik Anabilim Dalı Balıkesir Üniversitesi Balıkesir Üniversitesi İnşaat

Detaylı

İÇİNDEKİLER ÖNSÖZ... Örneklem Genişliğinin Elde edilmesi... 1

İÇİNDEKİLER ÖNSÖZ... Örneklem Genişliğinin Elde edilmesi... 1 İÇİNDEKİLER ÖNSÖZ... v 1. BÖLÜM Örneklem Genişliğinin Elde edilmesi... 1 1.1. Kitle ve Parametre... 1 1.2. Örneklem ve Tahmin Edici... 2 1.3. Basit Rastgele Örnekleme... 3 1.4. Tabakalı Rastgele Örnekleme...

Detaylı

YAPAY SİNİR AĞLARI. Araş. Gör. Nesibe YALÇIN BİLECİK ÜNİVERSİTESİ

YAPAY SİNİR AĞLARI. Araş. Gör. Nesibe YALÇIN BİLECİK ÜNİVERSİTESİ YAPAY SİNİR AĞLARI Araş. Gör. Nesibe YALÇIN BİLECİK ÜNİVERSİTESİ İÇERİK Sinir Hücreleri Yapay Sinir Ağları Yapısı Elemanları Çalışması Modelleri Yapılarına Göre Öğrenme Algoritmalarına Göre Avantaj ve

Detaylı

İÇİNDEKİLER. Bölüm 1 YÖNEYLEM ARAŞTIRMASINA GİRİŞ 11. 1.1. Temel Kavramlar 14 1.2. Modeller 17 1.3. Diğer Kavramlar 17 Değerlendirme Soruları 19

İÇİNDEKİLER. Bölüm 1 YÖNEYLEM ARAŞTIRMASINA GİRİŞ 11. 1.1. Temel Kavramlar 14 1.2. Modeller 17 1.3. Diğer Kavramlar 17 Değerlendirme Soruları 19 İÇİNDEKİLER ÖNSÖZ III Bölüm 1 YÖNEYLEM ARAŞTIRMASINA GİRİŞ 11 1.1. Temel Kavramlar 14 1.2. Modeller 17 1.3. Diğer Kavramlar 17 Değerlendirme Soruları 19 Bölüm 2 DOĞRUSAL PROGRAMLAMA 21 2.1 Doğrusal Programlamanın

Detaylı

Yapay Sinir Ağları ve Uygulamaları (EE 423) Ders Detayları

Yapay Sinir Ağları ve Uygulamaları (EE 423) Ders Detayları Yapay Sinir Ağları ve Uygulamaları (EE 423) Ders Detayları Ders Adı Ders Dönemi Ders Uygulama Laboratuar Kredi AKTS Kodu Saati Saati Saati Yapay Sinir Ağları ve Uygulamaları EE 423 Her İkisi 3 0 0 3 5

Detaylı

yöneylem araştırması Nedensellik üzerine diyaloglar I

yöneylem araştırması Nedensellik üzerine diyaloglar I yöneylem araştırması Nedensellik üzerine diyaloglar I i Yayın No : 3197 Eğitim Dizisi : 149 1. Baskı Ocak 2015 İSTANBUL ISBN 978-605 - 333-225 1 Copyright Bu kitabın bu basısı için Türkiye deki yayın hakları

Detaylı

EME Sistem Simülasyonu. Giriş. Olasılık Dağılımı. Rassal Degiskenler

EME Sistem Simülasyonu. Giriş. Olasılık Dağılımı. Rassal Degiskenler EME 3105 1 Giriş Sistem Simülasyonu Önümüzdeki hafta simulasyon girdilerinin modellenmesinde kullanılan kesikli ve sürekli Simulasyonda İstatistiksel Modeller-I Ders 4 dağılımlar hatırlatılacaktır. Rassal

Detaylı

=~ Metodu 92 Karakter Sınıfları 94 sub ve gsub metotları 101 Hızlı Tekrar 102 Kontrol Noktası 103 Düello 106 Sonraki Bölümde 109

=~ Metodu 92 Karakter Sınıfları 94 sub ve gsub metotları 101 Hızlı Tekrar 102 Kontrol Noktası 103 Düello 106 Sonraki Bölümde 109 vii 1 Neden Ruby? 2 Ruby Kurulumu 5 Windows ta Ruby Kurulumu 5 Linux ve Mac OS ta Ruby Kurulumu 6 Doğru Geliştirme Ortamının Seçimi 6 Diğer Ruby Uyarlamaları 9 Örnek Kodlar Hakkında 10 İnternet Adresi

Detaylı

VERİ MADENCİLİĞİ. Karar Ağacı Algoritmaları: SPRINT algoritması Öğr.Gör.İnan ÜNAL

VERİ MADENCİLİĞİ. Karar Ağacı Algoritmaları: SPRINT algoritması Öğr.Gör.İnan ÜNAL VERİ MADENCİLİĞİ Karar Ağacı Algoritmaları: SPRINT algoritması Öğr.Gör.İnan ÜNAL SPRINT Algoritması ID3,CART, ve C4.5 gibi algoritmalar önce derinlik ilkesine göre çalışırlar ve en iyi dallara ayırma kriterine

Detaylı

BMB204. Veri Yapıları Ders 12. Dizgi Eşleme (String Matching) Algoritmaları İleri Veri Yapıları

BMB204. Veri Yapıları Ders 12. Dizgi Eşleme (String Matching) Algoritmaları İleri Veri Yapıları BMB204. Veri Yapıları Ders 12. Dizgi Eşleme (String Matching) Algoritmaları İleri Veri Yapıları Erdinç Uzun NKÜ Çorlu Mühendislik Fakültesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü Dersin Planı Dizgi Eşleme Algoritmaları

Detaylı

Albert Long Hall, Boğazi 4-55 Nisan 2008

Albert Long Hall, Boğazi 4-55 Nisan 2008 Sıkca Karşılaştığım Sorular Robotumu Büyütüyorum Makineler düşünebilir ya da hissedebilir mi? Kendiliklerinden yeni beceriler edinebilirler mi? Vücut, beyin ve dış ortamın etkileşimi sorunlara yeni ve

Detaylı

ELEKTRİK ELEKTRONİK MÜHENDSİLİĞİ BÖLÜMÜ EĞİTİM ÖĞRETİM YILI YENİ MÜFREDATI

ELEKTRİK ELEKTRONİK MÜHENDSİLİĞİ BÖLÜMÜ EĞİTİM ÖĞRETİM YILI YENİ MÜFREDATI ELEKTRİK ELEKTRONİK MÜHENDSİLİĞİ BÖLÜMÜ 2017-2018 EĞİTİM ÖĞRETİM YILI YENİ MÜFREDATI 1. YARIYIL Adı Z/S T U L K AKTS 1 0500101 Fizik I Z 4 2 0 5 6 2 0500102 Kimya I Z 3 2 0 4 6 3 0500103 Matematik I Z

Detaylı

GAZİ ÜNİVERSİTESİ, İ.İ.B.F, İSTATİSTİK VE OLASILIĞA GİRİŞ I, UYGULAMA SORULARI. Prof. Dr. Nezir KÖSE

GAZİ ÜNİVERSİTESİ, İ.İ.B.F, İSTATİSTİK VE OLASILIĞA GİRİŞ I, UYGULAMA SORULARI. Prof. Dr. Nezir KÖSE GAZİ ÜNİVERSİTESİ, İ.İ.B.F, İSTATİSTİK VE OLASILIĞA GİRİŞ I, UYGULAMA SORULARI Prof. Dr. Nezir KÖSE 30.12.2013 S-1) Ankara ilinde satın alınan televizyonların %40 ı A-firması tarafından üretilmektedir.

Detaylı

BÖLÜM I ARAŞTIRMANIN DOĞASI

BÖLÜM I ARAŞTIRMANIN DOĞASI İÇİNDEKİLER ÖNSÖZ...... V BÖLÜM I ARAŞTIRMANIN DOĞASI... 1 1.1. GERÇEĞİ ARAMA YOLLARI..... 1 1.1.1.Deneyim..... 2 1.1.2. Mantık... 2 1.1.3. Bilimsel Araştırma... 3 1.1.4. Yansıtma... 4 1.2. BİLGİ EDİNME

Detaylı

Markov Zinciri Monte Carlo Yaklaşımı. Aktüeryal Uygulamaları

Markov Zinciri Monte Carlo Yaklaşımı. Aktüeryal Uygulamaları Markov Zinciri Monte Carlo Yaklaşımı ve Aktüeryal Uygulamaları ŞİRZAT ÇETİNKAYA Aktüer Sistem Araştırma Geliştirme Bölümü AKTÜERLER DERNEĞİ 2.0.20080 2008 - İSTANBUL Sunum Planı. Giriş 2. Bayesci Metodun

Detaylı

İş Zekası. Hafta 6 Kestirimci Modelleme Teknikleri. Yrd. Doç. Dr. H. İbrahim CEBECİ

İş Zekası. Hafta 6 Kestirimci Modelleme Teknikleri. Yrd. Doç. Dr. H. İbrahim CEBECİ İş Zekası Hafta 6 Kestirimci Modelleme Teknikleri Business Intelligence and Analytics: Systems for Decision Support 10e isimli eserden adapte edilmiştir Bölüm Amaçları Yapay Sinir Ağları (YSA) kavramını

Detaylı

Mekatronik Mühendisliği Uygulamalarında Yapay Zekâ. Ders 1- Yapay Zekâya Giriş. Erhan AKDOĞAN, Ph.D.

Mekatronik Mühendisliği Uygulamalarında Yapay Zekâ. Ders 1- Yapay Zekâya Giriş. Erhan AKDOĞAN, Ph.D. Mekatronik Mühendisliği Uygulamalarında Yapay Zekâ Ders 1- Yapay Zekâya Giriş Erhan AKDOĞAN, Ph.D. Yapay Zekâ nedir?! İnsanın düşünme ve karar verme yeteneğini bilgisayarlar aracılığı ile taklit etmeye

Detaylı

Ders 6: Sürekli Olasılık Dağılımları

Ders 6: Sürekli Olasılık Dağılımları Ders 6: Sürekli Olasılık Dağılımları Normal Dağılım Standart Normal Dağılım Binom Dağılımına Normal Yaklaşım Düzgün (uniform) Dağılım Üstel Dağılım Dağılımlar arası ilişkiler Bir rastgele değişkenin, normal

Detaylı

İÇİNDEKİLER. ÖNSÖZ... v. ŞEKİLLER LİSTESİ... xxi. ÇİZELGELER LİSTESİ... xxiii BİRİNCİ KESİM BİLİMSEL İRADE VE ARAŞTIRMA EĞİTİMİNE TOPLU BAKIŞ

İÇİNDEKİLER. ÖNSÖZ... v. ŞEKİLLER LİSTESİ... xxi. ÇİZELGELER LİSTESİ... xxiii BİRİNCİ KESİM BİLİMSEL İRADE VE ARAŞTIRMA EĞİTİMİNE TOPLU BAKIŞ İÇİNDEKİLER Sayfa ÖNSÖZ... v ŞEKİLLER LİSTESİ... xxi ÇİZELGELER LİSTESİ... xxiii BİRİNCİ KESİM BİLİMSEL İRADE VE ARAŞTIRMA EĞİTİMİNE TOPLU BAKIŞ BÖLÜM 1. BİLİMSEL İRADE ALGI ÇERÇEVESİ... 3 BİLGİNİN KAYNAĞI:

Detaylı

Geriye Yayılım ve Levenberg Marquardt Algoritmalarının YSA Eğitimlerindeki Başarımlarının Dinamik Sistemler Üzerindeki Başarımı. Mehmet Ali Çavuşlu

Geriye Yayılım ve Levenberg Marquardt Algoritmalarının YSA Eğitimlerindeki Başarımlarının Dinamik Sistemler Üzerindeki Başarımı. Mehmet Ali Çavuşlu Geriye Yayılım ve Levenberg Marquardt Algoritmalarının YSA Eğitimlerindeki Başarımlarının Dinamik Sistemler Üzerindeki Başarımı Mehmet Ali Çavuşlu Özet Yapay sinir ağlarının eğitiminde genellikle geriye

Detaylı

Şartlı Olasılık. Pr[A A ] Pr A A Pr[A ] Bir olayın (A 1 ) olma olsılığı, başka bir olayın (A 2 ) gerçekleştiğinin bilinmesine bağlıysa;

Şartlı Olasılık. Pr[A A ] Pr A A Pr[A ] Bir olayın (A 1 ) olma olsılığı, başka bir olayın (A 2 ) gerçekleştiğinin bilinmesine bağlıysa; Şartlı Olasılık Bir olayın (A ) olma olsılığı, başka bir olayın (A 2 ) gerçekleştiğinin bilinmesine bağlıysa; Pr[A A 2 Pr A A Pr A A = Pr[A A 2 2 2 Pr[A Pr[A 2 2 A A 2 S Pr[A A 2 A 2 verildiğinde (gerçekleştiğinde)

Detaylı

2018 YILI BİRİNCİ SEVİYE AKTÜERLİK SINAVLARI İSTATİSTİK VE OLASILIK 29 NİSAN 2018

2018 YILI BİRİNCİ SEVİYE AKTÜERLİK SINAVLARI İSTATİSTİK VE OLASILIK 29 NİSAN 2018 2018 YILI BİRİNCİ SEVİYE AKTÜERLİK SINAVLARI İSTATİSTİK VE OLASILIK 29 NİSAN 2018 Sigortacılık Eğitim Merkezi (SEGEM) tarafından hazırlanmış olan bu sınav sorularının her hakkı saklıdır. Hangi amaçla olursa

Detaylı

2015/2016 Bahar Yarıyılı Bitirme Çalışması Konuları. (Doç.Dr. M. Kemal GÜLLÜ)

2015/2016 Bahar Yarıyılı Bitirme Çalışması Konuları. (Doç.Dr. M. Kemal GÜLLÜ) 2015/2016 Bahar Yarıyılı Bitirme Çalışması Konuları (Doç.Dr. M. Kemal GÜLLÜ) 1. Ses temelli malzeme tanıma Malzemelerin çarpma etkisi ile çıkarttıkları seslerin mikrofon ile bir PC ye alınması ve işaretten

Detaylı

Yapay Sinir Ağları. (Artificial Neural Networks) DOÇ. DR. ERSAN KABALCI

Yapay Sinir Ağları. (Artificial Neural Networks) DOÇ. DR. ERSAN KABALCI Yapay Sinir Ağları (Artificial Neural Networks) J E O L O J İ M Ü H E N D İ S L İ Ğ İ A. B. D. E S N E K H E S A P L A M A Y Ö N T E M L E R İ - I DOÇ. DR. ERSAN KABALCI Yapay Sinir Ağları Tarihçe Biyolojik

Detaylı

Frekans Seçici Kanallarda Çalışan Yukarı Link MC-CDMA Sistemleri için EM Tabanlı Birleşik Bilgi Sezim ve Kanal Kestirim Yöntemi

Frekans Seçici Kanallarda Çalışan Yukarı Link MC-CDMA Sistemleri için EM Tabanlı Birleşik Bilgi Sezim ve Kanal Kestirim Yöntemi IEEE 15. Sinyal İşleme ve İletişim Uygulamaları Kurultayı - 2007 Frekans Seçici Kanallarda Çalışan Yukarı Link MC-CDMA Sistemleri için EM Tabanlı Birleşik Bilgi Sezim ve Kanal Kestirim Yöntemi Erdal Panayırcı

Detaylı

Editörler Yrd.Doç.Dr.Aysen Şimşek Kandemir &Yrd.Doç.Dr.Tahir Benli İSTATİSTİK

Editörler Yrd.Doç.Dr.Aysen Şimşek Kandemir &Yrd.Doç.Dr.Tahir Benli İSTATİSTİK Editörler Yrd.Doç.Dr.Aysen Şimşek Kandemir &Yrd.Doç.Dr.Tahir Benli İSTATİSTİK Yazarlar Yrd.Doç.Dr.Nizamettin Erbaş Yrd.Doç.Dr.Tuğba Altıntaş Dr.Yeliz Sevimli Saitoğlu A. Zehra Çelenli Başaran Azize Sağır

Detaylı

İkinci Baskıya Önsöz... viii Önsöz... ix Sunuş... xiii Editör, Yazarlar ve Kısa Özgeçmişleri... xv

İkinci Baskıya Önsöz... viii Önsöz... ix Sunuş... xiii Editör, Yazarlar ve Kısa Özgeçmişleri... xv İÇİNDEKİLER İkinci Baskıya Önsöz... viii Önsöz... ix Sunuş... xiii Editör, Yazarlar ve Kısa Özgeçmişleri... xv 1. Bölüm - Tek-Denekli Araştırmaların Tarihçesi... 1 Bilimsel Araştırmalar... 2 Tek-Denekli

Detaylı

Yazarlar hakkında Editör hakkında Teşekkür

Yazarlar hakkında Editör hakkında Teşekkür İÇİNDEKİLER Yazarlar hakkında Editör hakkında Teşekkür XIII XIV XV Giriş 1 Kitabın amaçları 1 Öğretmen katkısı 2 Araştırma katkısı 2 Yansıma için bir ara 3 Sınıf etkinlikleri 3 Terminoloji üzerine bir

Detaylı

IE 303T Sistem Benzetimi DERS 4 : O L A S I L I K T E K R A R

IE 303T Sistem Benzetimi DERS 4 : O L A S I L I K T E K R A R IE 303T Sistem Benzetimi DERS 4 : O L A S I L I K T E K R A R Geçen Ders Envanter yonetımı: Gazetecı problemı Rastsal Rakamlar Üret Talebi hesapla Geliri hesapla Toplam maliyeti hesapla Günlük ve aylık

Detaylı

DERS BİLGİLERİ Ders Kodu Yarıyıl T+U Saat Kredi AKTS Çok Değişkenli İstatistik EKO428 Bahar Ön Koşul Dersin Dili

DERS BİLGİLERİ Ders Kodu Yarıyıl T+U Saat Kredi AKTS Çok Değişkenli İstatistik EKO428 Bahar Ön Koşul Dersin Dili DERS BİLGİLERİ Ders Kodu Yarıyıl T+U Saat Kredi AKTS Çok Değişkenli İstatistik EKO428 Bahar 3+0 3 3 Ön Koşul Yok Dersin Dili Türkçe Dersin Seviyesi Lisans Dersin Türü Seçmeli Dersi Veren Öğretim Elemanı

Detaylı

2016 YILI AKTÜERLİK SINAVLARI: İSTATİSTİK OLASILIK

2016 YILI AKTÜERLİK SINAVLARI: İSTATİSTİK OLASILIK Soru 1 X rassal değişkeninin olasılık yoğunluk fonksiyonu x x, x> f ( x) = 0, dy. 1 werilmiş ve Y = rassal değişkeni tanımlamış ise, Y değişkenin 0< 1 X 1 y için olasılık yoğunluk fonksiyonu aşağıdaki

Detaylı

WEIBULL DAĞILIMI WEIBULL DAĞILIMI ANADOLU ÜNİVERSİTESİ

WEIBULL DAĞILIMI WEIBULL DAĞILIMI ANADOLU ÜNİVERSİTESİ ANADOLU ÜNİVERSİTESİ İST 213 OLASILIK DERSİ SÜREKLİ DAĞILIMLAR-2 DOÇ. DR. NİHAL ERGİNEL 2015 WEIBULL DAĞILIMI Weibull dağılımı, pek çok farklı sistemlerin bozulana kadar geçen süreleri ile ilgilenir. Dağılımın

Detaylı

Yapay Sinir Ağları ve Uygulamaları (EE 505) Ders Detayları

Yapay Sinir Ağları ve Uygulamaları (EE 505) Ders Detayları Yapay Sinir Ağları ve Uygulamaları (EE 505) Ders Detayları Ders Adı Ders Dönemi Ders Uygulama Laboratuar Kredi AKTS Kodu Saati Saati Saati Yapay Sinir Ağları ve Uygulamaları EE 505 Her İkisi 3 0 0 3 7.5

Detaylı

Ders Adı Kodu Yarıyılı T+U Saati Ulusal Kredisi AKTS. Olasılık ve Rastgele Değişkenler EEE214 4 3 3 4

Ders Adı Kodu Yarıyılı T+U Saati Ulusal Kredisi AKTS. Olasılık ve Rastgele Değişkenler EEE214 4 3 3 4 DERS BİLGİLERİ Ders Adı Kodu Yarıyılı T+U Saati Ulusal Kredisi AKTS Olasılık ve Rastgele Değişkenler EEE214 4 3 3 4 Ön Koşul Dersleri Dersin Dili Dersin Seviyesi Dersin Türü İngilizce Lisans Zorunlu /

Detaylı

2018 İKİNCİ SEVİYE AKTÜERLİK SINAVLARI RİSK ANALİZİ VE AKTÜERYAL MODELLEME 12 MAYIS 2018

2018 İKİNCİ SEVİYE AKTÜERLİK SINAVLARI RİSK ANALİZİ VE AKTÜERYAL MODELLEME 12 MAYIS 2018 2018 İKİNCİ SEVİYE AKTÜERLİK SINAVLARI RİSK ANALİZİ VE AKTÜERYAL MODELLEME 12 MAYIS 2018 Sigortacılık Eğitim Merkezi (SEGEM) tarafından hazırlanmış olan bu sınav sorularının her hakkı saklıdır. Hangi amaçla

Detaylı

Web Madenciliği (Web Mining)

Web Madenciliği (Web Mining) Web Madenciliği (Web Mining) Hazırlayan: M. Ali Akcayol Gazi Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü Konular Denetimli Öğrenmenin Temelleri Karar Ağaçları Entropi ID3 Algoritması C4.5 Algoritması Twoing

Detaylı

Ders 4: Rastgele Değişkenler ve Dağılımları

Ders 4: Rastgele Değişkenler ve Dağılımları Ders 4: Rastgele Değişkenler ve Dağılımları Rastgele değişken kavramı Kesikli ve sürekli rastgele değişkenler İki boyutlu rastgele değişkenler Beklenen değer Varyans Örnek uzaydaki her elemanı bir sayıyla

Detaylı

İÇİNDEKİLER BÖLÜM 1 KAVRAMLAR VE YÖNTEMBİLİM

İÇİNDEKİLER BÖLÜM 1 KAVRAMLAR VE YÖNTEMBİLİM İÇİNDEKİLER BÖLÜM 1 KAVRAMLAR VE YÖNTEMBİLİM I. İSTATİSTİK KAVRAMI ve TANIMI... 1 A. İSTATİSTİK KAVRAMI... 1 B. İSTATİSTİĞİN TANIMI... 2 C. İSTATİSTİĞİN TARİHÇESİ... 2 D. GÜNÜMÜZDE İSTATİSTİK VE ÖNEMİ...

Detaylı

İÇİNDEKİLER. Önsöz... BİRİNCİ BÖLÜM TURİZM ENDÜSTRİSİ

İÇİNDEKİLER. Önsöz... BİRİNCİ BÖLÜM TURİZM ENDÜSTRİSİ İÇİNDEKİLER Önsöz... v BİRİNCİ BÖLÜM TURİZM ENDÜSTRİSİ 1. Turizm Endüstrisi... 1 1.1. Turizm Olayı ve Kavramı... 1 1.2. Turizm Endüstrisi Tanımı ve Temel Özellikleri... 5 1.3. Turizm Endüstrisinin Dünya

Detaylı

Öğretim Üyeleri İçin Ön Söz Öğrenciler İçin Ön Söz Teşekkürler Yazar Hakkında Çevirenler Çeviri Editöründen

Öğretim Üyeleri İçin Ön Söz Öğrenciler İçin Ön Söz Teşekkürler Yazar Hakkında Çevirenler Çeviri Editöründen Öğretim Üyeleri İçin Ön Söz Öğrenciler İçin Ön Söz Teşekkürler Yazar Hakkında Çevirenler Çeviri Editöründen ix xiii xv xvii xix xxi 1. Çevre Kimyasına Giriş 3 1.1. Çevre Kimyasına Genel Bakış ve Önemi

Detaylı

T.C. SELÇUK ÜNİVERSİTESİ REKTÖRLÜĞÜ

T.C. SELÇUK ÜNİVERSİTESİ REKTÖRLÜĞÜ T.C. SELÇUK ÜNİVERSİTESİ REKTÖRLÜĞÜ Fen Fakültesi Dekanlığı İstatistik Bölümü 017-018 Eğitim-Öğretim Yılı Normal Öğretim Güz Ve Bahar Yarıyıllarda Okutulacak Dersler 1. SINIF I.YARIYIL AKTS Adı 7011 Matematik

Detaylı

Kullanılacak İstatistikleri Belirleme Ölçütleri. Değişkenin Ölçek Türü ya da Yapısı

Kullanılacak İstatistikleri Belirleme Ölçütleri. Değişkenin Ölçek Türü ya da Yapısı ARAŞTIRMA MODELLİLERİNDE KULLANILACAK İSTATİSTİKLERİ BELİRLEME ÖLÇÜTLERİ Parametrik mi Parametrik Olmayan mı? Kullanılacak İstatistikleri Belirleme Ölçütleri Değişken Sayısı Tek değişkenli (X) İki değişkenli

Detaylı

TOBB Ekonomi ve Teknoloji Üniversitesi İKT352 Ekonometri II, Dönem Sonu Sınavı

TOBB Ekonomi ve Teknoloji Üniversitesi İKT352 Ekonometri II, Dönem Sonu Sınavı TOBB Ekonomi ve Teknoloji Üniversitesi Öğr.Gör.: Yrd. Doç. Dr. A. Talha YALTA Ad, Soyad: Açıklamalar: Bu sınav toplam 100 puan değerinde 5 sorudan oluşmaktadır. Sınav süresi 90 dakikadır ve tüm soruların

Detaylı

Başarı olasılığı olan bir Bernoulli denemesinin aynı şartlar altında (bağımsız olarak) n kez tekrarlanması ile oluşan deneye binom deneyi denir.

Başarı olasılığı olan bir Bernoulli denemesinin aynı şartlar altında (bağımsız olarak) n kez tekrarlanması ile oluşan deneye binom deneyi denir. 3.5. Bazı Kesikli Dağılımlar 3.5.1. Bernoulli Dağılımı Bir deneyde başarı ve başarısızlık diye nitelendirilen iki sonuçla ilgilenildiğinde bu deneye (iki sonuçlu) Bernoulli deneyi ya da Bernoulli denemesi

Detaylı

VERİ MADENCİLİĞİ (Karar Ağaçları ile Sınıflandırma) Yrd.Doç.Dr. Kadriye ERGÜN

VERİ MADENCİLİĞİ (Karar Ağaçları ile Sınıflandırma) Yrd.Doç.Dr. Kadriye ERGÜN VERİ MADENCİLİĞİ (Karar Ağaçları ile Sınıflandırma) Yrd.Doç.Dr. Kadriye ERGÜN kergun@balikesir.edu.tr Genel İçerik Veri Madenciliğine Giriş Veri Madenciliğinin Adımları Veri Madenciliği Yöntemleri Sınıflandırma

Detaylı

1 PROGRAMLAMAYA GİRİŞ

1 PROGRAMLAMAYA GİRİŞ İÇİNDEKİLER IX İÇİNDEKİLER 1 PROGRAMLAMAYA GİRİŞ 1 Problem Çözme 1 Algoritma 1 Algoritmada Olması Gereken Özellikler 2 Programlama Dilleri 6 Programlama Dillerinin Tarihçesi 6 Fortran (Formula Translator)

Detaylı

Çok katmanlı ileri sürümlü YSA da standart geri yayıyım ve momentum geri yayılım algoritmalarının karşılaştırılması. (Eğitim/Hata geri yayılım)

Çok katmanlı ileri sürümlü YSA da standart geri yayıyım ve momentum geri yayılım algoritmalarının karşılaştırılması. (Eğitim/Hata geri yayılım) Çok katmanlı ileri sürümlü YSA da standart geri yayıyım ve momentum geri yayılım algoritmalarının karşılaştırılması (Eğitim/Hata geri yayılım) Özetçe Bu çalışmada çok katmanlı ve ileri sürümlü bir YSA

Detaylı

Görüntü Sınıflandırma

Görüntü Sınıflandırma Görüntü Sınıflandırma Chapter 12 https://www.google.com.tr/url?sa=t&rct=j&q=&esrc=s&source=web&cd=1&cad=rja&uact=8&ved=0 CBwQFjAA&url=http%3A%2F%2Ffaculty.une.edu%2Fcas%2Fszeeman%2Frs%2Flect%2FCh%2 52012%2520Image%2520Classification.ppt&ei=0IA7Vd36GYX4Uu2UhNgP&usg=AFQjCNE2wG

Detaylı

Teknik Belge WDR. WDR: Wide Dynamic Range Geniş Dinamik Aralık nedir? Niçin Önemlidir? elektronik-guvenlik.com SECURITURK

Teknik Belge WDR. WDR: Wide Dynamic Range Geniş Dinamik Aralık nedir? Niçin Önemlidir? elektronik-guvenlik.com SECURITURK Teknik Belge: WDR: Wide Dynamic Range nedir? Niçin Önemlidir? 1 / 10 Teknik Belge WDR WDR: Wide Dynamic Range Geniş Dinamik Aralık nedir? Niçin Önemlidir? 2018 elektronik-guvenlik.com Teknik Belge: WDR:

Detaylı

AST416 Astronomide Sayısal Çözümleme - II. 6. Monte Carlo

AST416 Astronomide Sayısal Çözümleme - II. 6. Monte Carlo AST416 Astronomide Sayısal Çözümleme - II 6. Monte Carlo Bu derste neler öğreneceksiniz? Monte Carlo Yöntemleri Markov Zinciri (Markov Chain) Rastgele Yürüyüş (Random Walk) Markov Chain Monte Carlo, MCMC

Detaylı

Karaciğerde Oluşan Hastalıkların Tespitinde Makine Öğrenmesi Yöntemlerinin Kullanılması

Karaciğerde Oluşan Hastalıkların Tespitinde Makine Öğrenmesi Yöntemlerinin Kullanılması Karaciğerde Oluşan Hastalıkların Tespitinde Makine Öğrenmesi Yöntemlerinin Kullanılması 1 Emre DANDIL Bilecik Ş. Edebali Üniversitesi emre.dandil@bilecik.edu.tr +90228 214 1613 Sunum İçeriği Özet Giriş

Detaylı

MEH535 Örüntü Tanıma. Karar Teorisi

MEH535 Örüntü Tanıma. Karar Teorisi MEH535 Örüntü Tanıma 2. Karar Teorisi Doç.Dr. M. Kemal GÜLLÜ Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Bölümü web: http://akademikpersonel.kocaeli.edu.tr/kemalg/ E-posta: kemalg@kocaeli.edu.tr Karar Teorisi

Detaylı

MIT OpenCourseWare Ekonomide İstatistiksel Yöntemlere Giriş Bahar 2009

MIT OpenCourseWare Ekonomide İstatistiksel Yöntemlere Giriş Bahar 2009 MIT OpenCourseWare http://ocw.mit.edu 14.30 Ekonomide İstatistiksel Yöntemlere Giriş Bahar 2009 Bu materyale atıfta bulunmak ve kullanım koşulları için http://ocw.mit.edu/terms sayfasını ziyaret ediniz.

Detaylı

Uzaktan Algılama Uygulamaları

Uzaktan Algılama Uygulamaları Aksaray Üniversitesi Uzaktan Algılama Uygulamaları Doç.Dr. Semih EKERCİN Harita Mühendisliği Bölümü sekercin@aksaray.edu.tr 2010-2011 Bahar Yarıyılı Uzaktan Algılama Uygulamaları GÖRÜNTÜ İŞLEME TEKNİKLERİ

Detaylı

VERİ MADENCİLİĞİ (Karar Ağaçları ile Sınıflandırma) Yrd.Doç.Dr. Kadriye ERGÜN

VERİ MADENCİLİĞİ (Karar Ağaçları ile Sınıflandırma) Yrd.Doç.Dr. Kadriye ERGÜN VERİ MADENCİLİĞİ (Karar Ağaçları ile Sınıflandırma) Yrd.Doç.Dr. Kadriye ERGÜN kergun@balikesir.edu.tr İçerik Sınıflandırma yöntemleri Karar ağaçları ile sınıflandırma Entropi Kavramı ID3 Algoritması C4.5

Detaylı

Amaç: Bazı temel istatistiki kavramları tanımlayabilmelerini sağlamak konuları anlayabilme becerisini geliştirmek.

Amaç: Bazı temel istatistiki kavramları tanımlayabilmelerini sağlamak konuları anlayabilme becerisini geliştirmek. BÖLÜM EKONOMETRİ Amaç: Bazı temel istatistiki kavramları tanımlayabilmelerini sağlamak konuları anlayabilme becerisini geliştirmek. Hedef: Dünya çapında bilgi üreterek, bilim dünyasına katkıda bulunmak.

Detaylı

Yrd. Doç. Dr. Caner ÖZCAN

Yrd. Doç. Dr. Caner ÖZCAN Yrd. Doç. Dr. Caner ÖZCAN BAĞLI LİSTELER Bağlı listeler konusuna çalışmanın bazı faydaları var. Bağlı listeler gerçek programlarda kullanılabilecek bir veri yapısıdır. Bağlı listelerin güçlü ve zayıf yönlerini

Detaylı

1-2 - * Bu Ders Notları tam olarak emin olmamakla birlikte 2012-2013 yıllarına aiitir.tekrardan Sn.Hakan Paçal'a çoook tsk ederiz...

1-2 - * Bu Ders Notları tam olarak emin olmamakla birlikte 2012-2013 yıllarına aiitir.tekrardan Sn.Hakan Paçal'a çoook tsk ederiz... 1-2 - * Bu Ders Notları tam olarak emin olmamakla birlikte 2012-2013 yıllarına aiitir.tekrardan Sn.Hakan Paçal'a çoook tsk ederiz... CABİR VURAL BAHAR 2006 Açıklamalar

Detaylı