Veri Madenciliği Teknikleri ve Yapay Sinir Ağları: İşletmelerde Finansal Başarısızlık Tahminlemesi

206 sayfa. 17x21 cm
1. Bölüm
Veri Madenciliği
1.1. Veri Madenciliğine Giriş
1.2. Veri Madenciliği Tanımı
1.3. Veri Madenciliği Süreci
1.3.1. Problemin Tanımlanması
1.3.2. Verinin Anlaşılması
1.3.3. Verinin Hazırlanması
1.3.3.1. Veri Temizleme
1.3.3.2. Veri Normalleştirme
1.3.3.3. Veri İndirgeme
1.3.3.4. Veri Entegrasyonu
1.3.4. Modelleme
1.3.4.1. Modelleme Tekniğinin Seçimi
1.3.4.2. Test Tasarımının Gerçekleştirilmesi
1.3.4.3. Modelin Kurulması
1.3.5. Modelin Değerlendirilmesi
1.3.6. Modelin Kullanılması
1.4. Veri Madenciliği Yöntemleri
1.4.1. Bayesyen Sınıflandırma
1.4.2. Karar Ağaçları ile Sınıflandırma
1.4.2.1. Id3 Algoritması
1.4.2.2. C4.5 Algoritması
1.4.2.3. C5.0 Algoritması
1.4.2.4. Sınıflandırma ve Regresyon Ağaçları (CART)
1.4.2.5. Chaıd Algoritması
1.4.3. Kümeleme Analizi
1.4.3.1. Uzaklık ve Benzerlik Ölçütlerinin Hesaplanması
1.4.3.2. Hiyerarşik Kümeleme Yöntemi
1.4.3.3. Hiyerarşik Olmayan Kümeleme Yöntemi
1.4.4. Birliktelik Kuralları Analizi
1.4.4.1. Apriori Algo

Kategori: Bilim ve Teknik > Bilgisayar, İnternet > Yazılım