Kategoriler KPSS Kitapları Yayınevleri Yazarlar Mağazalar Banka Hesaplarımız İletişim Formu Sipariş TakibiMağaza Aç
ARA
Satıcı Puanı: 9,9
Kitapsec.com müşterileri tarafından verilen zamanında gönderim, paketleme ve genel alışveriş deneyimi puanlarına göre satıcı puanı hesaplanmaktadır. Değerlendirmeler son 6 ay içerisinde yapılan değerlendirme sayısını vermektedir.

Veri Madenciliğinde Kullanılan Kümeleme Algoritmaları ve R ile Uygulamalı Örnekler Nobel Bilimsel Eserler

Veri Madenciliğinde Kullanılan Kümeleme Algoritmaları ve R ile Uygulamalı Örnekler Nobel Bilimsel Eserler | 9786257126267
Üretici Liste Fiyatı: 87.75 TL
Kitapseç Fiyatı:79.00 TL
ISBN / BARKOD
:
9786257126267
Mağaza
:
Yayınevi / Marka
:
Yazar
:
Kazancınız
:
8.75 TL
Kazanacağınız Puan
:
79 Puan
Sayfa Sayısı
:
198
Kitap Ebatı
:
14x21
Kargo İndirimi
:
699 TL üzeri Kargo BEDAVA
Tedarik Süresi
:
Yaklaşık 2 İş Günü

Bu Ürün Tedarik Aşamasındadır.

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.

Veri Madenciliğinde Kullanılan Kümeleme Algoritmaları ve R ile Uygulamalı Örnekler Nobel Bilimsel Eserler

Büyük bir hızla gelişen ve değişen dünyamızda, her saniye milyonlarca veri üretilmektedir. Bu verilerin anlaşılır ve yorumlanabilir bilgiye dönüştürülmesi büyük önem arz etmektedir. Bu amaçla kullanılan veri madenciliği tekniklerinde temel amaç; eldeki verileri öğrenip geçmişi anlamak veya geleceği öngörmektir.
Bu kitapta, kümeleme algoritmalarının sık kullanılan çeşitlerine ait teorik ve uygulama örneklerine yer verilmiştir. Kitabın temel amacı; özellikle Türkçe alan yazında eksikliği hissedilen veri madenciliği ve makine öğrenme tekniklerini bir bütün olarak ele alabilmek ve bu alana merak duyanlar için kaynak olabilmektir.
Kümeleme analizi, hiyerarşik veya hiyerarşik olmayan kümeleme yöntemleri olarak iki grupta incelenmektedir. Buna göre kümeleme algoritmaları, küme içerisinde maksimum benzerlik ve kümeler arası maksimum farklılık mantığı ile çalışmaktadır. Hiyerarşik kümeleme analizlerinde; karar birimleri, küme sayısı belirli olmadığından, her biri başlangıçta ayrı ayrı ele alınarak birleştirme yöntemi ile veya tamamı bir küme olarak ele alınarak ayırma yöntemi ile kümelenmektedir. Hiyerarşik olmayan kümeleme analizinde ise, küme sayısı belirli olup ayırma, yoğunluk, ızgara veya model tabanlı kümeleme yapılabilmektedir. Bu kitapta, hiyerarşik ve hiyerarşik olmayan kümeleme tekniklerinden literatürde sıklıkla kullanılan algoritmalara yer verilmiştir.

Bu Ürüne Bakanlar Bunlarada Baktı

1

Sınıflandırma Problemlerinde Çoklu Lojistik Regresyon, Yapay Sinir Ağı ve Anfis Yöntemlerinin Karşılaştırılması Gazi Kitabevi 9786053446699
Sınıflandırma Problemlerinde Çoklu Lojistik Regresyon, Yapay Sinir Ağı ve Anfis Yöntemlerinin Karşılaştırılması Gazi Kitabevi
Mağaza: KitapSeç
95.00 TL85.50 TL
Bu Ürün Bugün 5 defa
Ziyaret Edilmiştir...
Kategoriye Ait En Çok Satan Ürünler
BAŞA DÖN