Veri Madenciliğinde Kullanılan Regresyon Modelleri ve R İle Uygulamalı Örnekler
Emre Yakut,
Erkut Tekeli,
Hayri Abar,
İlkay Altındağ,
Orhan Abar,
Ömer Faruk Rençber,
Özlem Akay,
Özlem Kuru,
Sinan Mete
Nobel Akademik Yayıncılık
Liste Fiyatı :
140,00 TL
9786254172663
13669616
https://www.eren.com.tr/kitap/veri-madenciliginde-kullanilan-regresyon-modelleri-ve-r-ile-uygulamali-ornekler-p13669616.html
Veri Madenciliğinde Kullanılan Regresyon Modelleri ve R İle Uygulamalı Örnekler
140.00
Günümüz dünyasında her saniye milyarlarca veri üretilmektedir. Bununla birlikte, üretilen verilerin çokluğu nedeniyle günümüz çağına “Büyük Veri Çağı” veya “Bilgi Çağı” denilmektedir. Verilerin nitelikli anlamda bilgiye dönüştürülmesi gerek makro gerekse mikro açıdan büyük önem arz etmektedir.
Veri madenciliği; verilerin derlenmesi, analiz edilmesi ve nitelikli bilgi çıktısı hâline dönüştürülmesi sürecinin tamamına verilen isimdir. Literatürde veri madenciliği uygulamaları; kümeleme, regresyon, sınıflandırma veya birliktelik kural çıkarımları olarak uygulanmaktadır. Bu açıdan 2020 yılında yayımlanan “Veri Madenciliğinde Kullanılan Kümeleme Algoritmaları ve R ile Uygulamalı Örnekler” başlıklı kitabın ardından regresyon modellerini konu alan bu kitap, istifadeye sunulmuştur. Bu kitapta genel olarak veri madenciliği kavramının tanımı yapılmış ardından modeller tek tek incelenmiştir. Bu önemli kaynağın, okuyucu ve araştırmacılar için katkı sağlaması temennisiyle...
Bu kitapta ele alınan konular şu şekildedir:
1. Veri Bilimine Giriş ve Makine Öğrenme
2. Doğrusal ve Eğrisel (Polinomial) Regresyon Analizi
3. Karar Ağacı ve Rassal Orman Regresyon Modeli
4. MARS Yöntemi
5. Destek Vektör Makineleri
6. XGBOOST Yöntemi
7. LightGBM ve Catboost Algoritmaları
8. Yapay Sinir Ağları
9. ARIMA ve LSTM Modeli
10. Evrişimsel Sinir Ağları (CNN)
Veri madenciliği; verilerin derlenmesi, analiz edilmesi ve nitelikli bilgi çıktısı hâline dönüştürülmesi sürecinin tamamına verilen isimdir. Literatürde veri madenciliği uygulamaları; kümeleme, regresyon, sınıflandırma veya birliktelik kural çıkarımları olarak uygulanmaktadır. Bu açıdan 2020 yılında yayımlanan “Veri Madenciliğinde Kullanılan Kümeleme Algoritmaları ve R ile Uygulamalı Örnekler” başlıklı kitabın ardından regresyon modellerini konu alan bu kitap, istifadeye sunulmuştur. Bu kitapta genel olarak veri madenciliği kavramının tanımı yapılmış ardından modeller tek tek incelenmiştir. Bu önemli kaynağın, okuyucu ve araştırmacılar için katkı sağlaması temennisiyle...
Bu kitapta ele alınan konular şu şekildedir:
1. Veri Bilimine Giriş ve Makine Öğrenme
2. Doğrusal ve Eğrisel (Polinomial) Regresyon Analizi
3. Karar Ağacı ve Rassal Orman Regresyon Modeli
4. MARS Yöntemi
5. Destek Vektör Makineleri
6. XGBOOST Yöntemi
7. LightGBM ve Catboost Algoritmaları
8. Yapay Sinir Ağları
9. ARIMA ve LSTM Modeli
10. Evrişimsel Sinir Ağları (CNN)
- Açıklama
- Günümüz dünyasında her saniye milyarlarca veri üretilmektedir. Bununla birlikte, üretilen verilerin çokluğu nedeniyle günümüz çağına “Büyük Veri Çağı” veya “Bilgi Çağı” denilmektedir. Verilerin nitelikli anlamda bilgiye dönüştürülmesi gerek makro gerekse mikro açıdan büyük önem arz etmektedir.
Veri madenciliği; verilerin derlenmesi, analiz edilmesi ve nitelikli bilgi çıktısı hâline dönüştürülmesi sürecinin tamamına verilen isimdir. Literatürde veri madenciliği uygulamaları; kümeleme, regresyon, sınıflandırma veya birliktelik kural çıkarımları olarak uygulanmaktadır. Bu açıdan 2020 yılında yayımlanan “Veri Madenciliğinde Kullanılan Kümeleme Algoritmaları ve R ile Uygulamalı Örnekler” başlıklı kitabın ardından regresyon modellerini konu alan bu kitap, istifadeye sunulmuştur. Bu kitapta genel olarak veri madenciliği kavramının tanımı yapılmış ardından modeller tek tek incelenmiştir. Bu önemli kaynağın, okuyucu ve araştırmacılar için katkı sağlaması temennisiyle...
Bu kitapta ele alınan konular şu şekildedir:
1. Veri Bilimine Giriş ve Makine Öğrenme
2. Doğrusal ve Eğrisel (Polinomial) Regresyon Analizi
3. Karar Ağacı ve Rassal Orman Regresyon Modeli
4. MARS Yöntemi
5. Destek Vektör Makineleri
6. XGBOOST Yöntemi
7. LightGBM ve Catboost Algoritmaları
8. Yapay Sinir Ağları
9. ARIMA ve LSTM Modeli
10. Evrişimsel Sinir Ağları (CNN)
Stok Kodu:9786254172663Boyut:16,5x24Sayfa Sayısı:214Basım Yeri:AnkaraBaskı:1Basım Tarihi:Aralık, 2021Kapak Türü:Karton kapakKağıt Türü:Kitap KağıdıDili:TürkçeResim Sayısı:1
- Yorumlar
- Yorum yazBu kitabı henüz kimse eleştirmemiş.
- Yeni Gelenler