Bu ürün size KitapSeç

KİTAPSEÇ PAZARYERİ Tüm satıcılarımız Kitapseç hizmet standartlarını garanti eder. Ücretsiz İade Hızlı Teslimat Müşteri Desteği

Satıcı: KitapSeç Satıcı Ünvanı: ADRES7 Elektronik Ticaret ve Bilişim Hizmetleri Anonim Şirketi İletişim: Satıcıların iletişim e-posta adresi kitapsec tarafından kayıt altındadır.

tarafından gönderilecektir.

R Yazılımı ile Tarım Bilimlerinde Regresyon ve Sınıflandırma Tipi Problemlerin Çözümünde Mars Algoritması Nobel Yayınevi

Bilgisayar teknolojisindeki gelişmelere paralel olarak, regresyon ve sınıflandırma tipi problemlerin çözümlenmesi açısından veri madenciliği (data mining) ve yapay sinir ağları (Artificial Neural Networks) algoritmalarının kullanımı son yıllarda önem kazanmaktadır. Bu bağlamda, CART (Classification and Regression Tree), CHAID (Chi-Square Automatic Interaction Detector) ve Exhaustive CHAID gibi ağaç yapısına dayalı veri madenciliği algoritmaları pratikte yaygın olarak kullanılmaktadır. Gerek regresyon gerekse sınıflandırma tipi problemlerin çözüme kavuşturulması açısından karmaşık ilişkilerin ortaya konulmasında yapay sinir ağları algoritmalarının oldukça etkin ve yüksek tahmin performansı gösterdiği bilinmektedir. Son yıllarda yapılan istatistiksel modelleme çalışmalarında, karar ağaçları, yapay sinir ağları ve MARS (Multivariate Adaptive Regression Splines) algoritmalarının tahmin performansları karşılaştırılmalı olarak incelenmektedir. CART algoritmasının modifiye edilmiş bir formu olan MARS algoritması, ele alınan değişkenler arasındaki yüksek dereceli ilişkilerin tanımlanması bakımından araştırıcıların ilgi odağı olmuştur. Sadece değişkenlerin dağılımına ilişkin değil aynı zamanda değişkenler arasındaki fonksiyonel ilişkilere ilişkin varsayıma ihtiyaç duymaması ve bunun yanısıra değişkenler arasındaki yüksek boyutlu ilişkileri gösteren bir denklem sağlaması MARS algoritmasını oldukça popüler kılmaktadır. Bu üstün yönlerinden dolayı, etki faktörü (impact factor) yüksek olan SCI kapsamındaki ziraat, ekonomi, tıp ve mühendislik dergilerinde MARS algoritmasının yaygın olarak kullanıldığı görülmektedir.
MARS algoritmasının uygulamalarına ilişkin literatür incelendiğinde yabancı dilde yazılmış referans kaynakların olduğu görülmektedir. Ne yazık ki, MARS modellemesi ile ilgili Türkçe bir kitabın olmadığı tespit edilmiştir. Literatürdeki bu açığı kapatmak üzere MARS algoritması ile ilgili Türkçe bir kaynağın yazılmasına ihtiyaç duyulmuştur. Bu nedenle araştırmacı odaklı olarak yazılan ve tasarlanan “R yazılımı ile Tarım Bilimlerinde Regresyon ve Sınıflandırma Tipi Problemlerin Çözümünde MARS Algoritması” isimli bu kitapta; (1) MARS algoritmasına ve uyum iyiliği ölçütlerine ait teorik bilgilerin verilmesi, (2) MARS algoritmasına ait ideal ayar parametrelerinin belirlenmesi, (3) Etkin bir MARS çözümlemesi için earth ve caret paketlerinin kullanılması ile ilgili önemli noktaların verilmesi, (4) Aşırı uyum (overfitting) probleminin giderilmesine ilişkin bazı püf noktaların verilmesi, (5) Bir ya da birden fazla sürekli bağımlı değişken için MARS modellemesinin nasıl yapılacağı, analiz çıktılarının nasıl yorumlanacağı ile ilgili önemli bilgilerin verilmesi, (6) Çapraz geçerlilik ve eğitim-test setleri için MARS komut dosyalarının oluşturulması ile ilgili pratik bilgilerin verilmesi, (7) Sürekli bağımlı değişken üzerinde etkili olan kategorik bağımsız değişkenlerin nasıl yorumlanacağı konusunda bilgiler verilmesi, (8) Caret paketinde farklı yeniden örnekleme yöntemleri ile ayar parametrelerinin optimizasyonuna ilişkin faydalı bilgiler verilmesi, (9) Tek sürekli bağımlı değişkenin tahmin edilmesi kapsamında MARS ile BRNN (Bayesian Regularized Neural Network) algoritmalarına ilişkin R script dosyalarının verilmesi ve (10) İkili lojistik regresyon (binary logistic regression) analizi kapsamında MARS algoritmasının kullanımına ilişkin önemli detayların verilmesi, (11) Bagging MARS algoritması ile ilgili R script dosyalarının oluşturulması ve (12) Regresyon tipi problemler kapsamında kurulan modellere ait uyum iyiliği ölçütlerinin hesaplanması için geliştirilen ehaGoF paketinin tanıtılması amaçlanmıştır.
Sınıflandırma ve regresyon tipi problemlerin MARS algoritması ile çözümlenmesi konusunda yazılmış olan bu kitabın tüm araştırıcılara faydalı olmasını dileriz.

İade Şartları

Değerli Müşterilerimiz;

Satın aldığınız ürünü, kargodan teslim aldığınız günden itibaren 7 gün içinde Kitapsec.com’ a başvuruda bulunarak aşağıdaki koşullar dahilinde iade edebilirsiniz.

İadelerinizle Alakalı Her Türlü Sorularınızda www.kitapsec.com Adresinin Size Atamış Olduğu Sipariş Numarasını Örneğin: (Siparişlerim Bölümündeki Sipariş ID:43525) Belirtmeniz Gerekmektedir.

Kitapsec.com tüketici lehine hareket etmeyi, her türlü sorunu yasaca belirlenmiş süreden daha erken ve kalite politikasına uygun olarak çözmeyi temel ilke edinmiştir.

• Kitapsec.com ‘dan satın alınan ürünler, teslim tarihinden itibaren (7) gün içerisinde değişim yapabilmektedir.

• Bir ürünün iade edilebilmesi genel olarak aşağıdaki şartlara bağlıdır:

• Satın aldığınız ürünleri tahrip etmeden, kullanmadan ve ürünün tekrar satın alabilirliğini bozmadan, teslim tarihinden itibaren yedi (7) günlük süre içinde neden belirterek iade edebilirsiniz.

• Kullanılmış, ambalajı açılmış, tahrip edilmiş vb. şekildeki ürünler iade edilemez.

• Görüntülü DVD, Flash Disk görüntülü Eğitim Setleri vb. için; ürün kutusunda yer alan koruma bandı çıkarılmamış olmalıdır. Ürünlerin diğer yerlerinde çizik, hasar, darbe, sıvı teması vs. olmamalıdır.

• Orijinal ambalaja sahip ürünlerin iadesi, orijinal ambalaj ile yapılmalıdır.

• İade edilecek ürünün şirketimiz adına kesilecek bir iade faturası ile iade faturası düzenleme imkanı bulunmayan durumlarda, ürüne ait fatura ve sevk irsaliyesinin aslıyla birlikte iade edilmesi gerekmektedir. İade faturası ya da fatura ve sevk irsaliyesi asıllarının temin edilemediği durumlarda, bundan kaynaklanan KDV vb. mali yükümlülükler iade edilecek bedelden indirilir.

• Üründe ve ambalajında herhangi bir yazı yazma, açılma, bozulma, kırılma, tahrip, yırtılma, kullanılma vb. durumlar tespit edildiği hallerde ve ürünün müşteriye teslim edildiği andaki hali ile iade edilememesi durumunda, ürün iade alınmaz ve bedeli iade edilmez.

• İade şartlarına uygun durumlarda yapılan gönderimlerde taşıma masrafı müşteri tarafından ödenecektir.

• İade edilecek ürünler PTT kargo ile kurumumuzdan aldığınız iade mağaza koduyla gönderilmelidir.

• Baskısında hata bulunan, eksik, fazla veya yanlış basılmış ürünlerin iadesinde kargo ücreti geliş ve gidiş olarak www.kitapsec.com`a aittir.

• Siparişin yanlış gönderilmesinden kaynaklanan değişimlerde kargo ücreti geliş ve gidiş olarak www.kitapsec.com’a aittir.