Tarım, Gıda ve Yaşam Bilimlerinde R ile Makine Öğrenmesi ve Veri Madenciliği

686 sayfa. 17x24 cm
Bu kitap, klasik makine öğrenmesi ve derin öğrenme alanındaki popüler denetimli ve denetimsiz öğrenme yöntemlerini tanıtmaktadır. KNN, SVM, Naive Bayes, CHAID, CART, Ayırma Analizi, Random Forests, C5.0, GBM, XGBoost vb. çok sayıda klasik makine öğrenmesi yöntemleri yanında yapay sinir ağları (ANN) ve evrişimsel sinir ağları (CNN) gibi derin öğrenme yöntemleri kitapta ayrıntılı anlatılmaktadır. Kitapta ANN ve CNN için özel bir bölüm ayrılmış Keras ve TensorFlow ile aktarmalı öğrenme, veri çoğaltma, parametre ayarlama ve Shiny uygulaması geliştirme konularında kapsamlı örnekler sunulmuştur. Denetimsiz öğrenmede kümeleme yöntemleri, birliktelik kuralları ve boyut indirgemede yaygın olarak kullanılan yöntemler tanıtılmaktadır. Kitapta ayrıca regresyon modelleriyle öğrenme konusu MARS ve NNS gibi yeni yöntemler de eklenerek incelenmektedir. Bunun yanında makine öğrenmesi ve veri madenciliğinde kullanılan algoritmalar ve modellerin karşılaştırılması için uygulamalar yapılmış...

Kategori: Bilim ve Teknik > Mimarlık, Mühendislik