İstatistik, ekonometri ve veri madenciliği alanlarında sınıflandırma problemlerine sıklıkla karşılaşılmaktadır. Problemin çözümünde kullanılan teknikler günün teknolojisine bağlı olarak her geçen gün değişmekte ve gelişmektedir. Bu amaçla, günümüzde çok değişkenli istatistik tekniklerin yanısıra bulanık mantık ve yapay zekaya dayanan yöntemler de kullanılmaktadır.

Bu çalışmada, çok değişkenli istatistik tekniklerinden çoklu lojistik regresyon, makine öğrenmek tekniklerinden yapay sinir ağı (YSA) ve YSA ile bulanık mantık tekniğinin birleşimi olan ve hibrid öğrenme tekniğine dayanan Adaptif Ağ Tabanlı Bulanık Çıkarım Sistemi yöntemlerinin sınıflandırma performanslarının karşılaştırılması amaçlanmaktadır. Bu amaç doğrultusunda Birleşmiş Milletler Dünya Gelişmişlik Göstergeleri ve ÇLR, YSA ve ANFIS yöntemleri kullanılarak İnsani Gelişmişlik Endeksi'ne (İGE) ile karşılaştırılmıştır.

Aynı zamanda bu kitap kapsamında yöntemler teorik ve uygulama amaçlı incelenmiş ve detaylıca anlatılmıştır. Bununla birlikte eserin birçok konu kapsamında araştırmacılara faydalı olması temennisiyle...

Devamı
Format :Kitap
Barkod :9786053446699
Yayın Tarihi :2018-04-25
Yayın Dili :Türkçe
Orjinal Adı :Sınıflandırma Problemlerinde Çoklu Lojistik Regresyon, Yapay Sinir Ağı ve ANFIS Yöntemlerinin Karşıl
Baskı Sayısı :1.Baskı
Sayfa Sayısı :195
Kapak :Karton
Kağıt :2.Hamur
Boyut :140 X 210
Emeği Geçenler :
Grafiker   : Sevda Kırdar
Yazar   : Ömer Faruk Rençber
İlgili Eserler