Veri Madenciliği Yöntemleri
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.
- Açıklama
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.
- Taksit Seçenekleri
- Axess KartlarTaksit SayısıTaksit tutarıGenel ToplamTek Çekim170,00170,00288,40176,80360,07180,20630,60183,60920,78187,00Finansbank KartlarıTaksit SayısıTaksit tutarıGenel ToplamTek Çekim170,00170,00288,40176,80360,07180,20630,60183,60920,78187,00Bonus KartlarTaksit SayısıTaksit tutarıGenel ToplamTek Çekim170,00170,00288,40176,80360,07180,20630,60183,60920,78187,00Paraf KartlarTaksit SayısıTaksit tutarıGenel ToplamTek Çekim170,00170,00288,40176,80360,07180,20630,60183,60920,78187,00Maximum KartlarTaksit SayısıTaksit tutarıGenel ToplamTek Çekim170,00170,00288,40176,80360,07180,20630,60183,60920,78187,00World KartlarTaksit SayısıTaksit tutarıGenel ToplamTek Çekim170,00170,00288,40176,80360,07180,20630,60183,60920,78187,00Diğer KartlarTaksit SayısıTaksit tutarıGenel ToplamTek Çekim170,00170,002--3--6--9--
- Yorumlar
- Yorum yazBu kitabı henüz kimse eleştirmemiş.
- Yayınevinin Diğer Kitapları
- Yazarın Diğer Kitapları