Voice and photo translation, offline features, synonyms, conjugation, learning games
Advertising
Register for free: access more results and features
data mining algorithms
Translation of "data mining algorithms" in Turkish
veri madenciliği algoritmaları
To be able to apply data mining algorithms through a particular software in the direction of the targeted decision making process.
Veri madenciliği algoritmalarını hedeflenen karar süreci doğrultusunda, belirli bir yazılım aracılığı ile uygulayabilmek.
Exploration of data mining algorithms: decision trees, regression, association rules, memory based methods, k-nearest neighbor method, clustering, artificial neural networks.
Veri Madenciliği/Makine Öğrenmesi algoritmalarını içeren bu ders de kümeleme, naïve bayes, logistic regresyon, karar ağaçları gibi öngörüye dayalı algoritmalar ele alınacaktır.
Exploration of data mining algorithms: decision trees, regression, association rules, memory based methods, k-nearest neighbor method, clustering, artificial neural networks.
Ders regresyon, lojistik regresyon, faktör analizi, kümeleme analizi, karar ağaçları, yapay sinir ağları gibi veri madenciliği konularını Python uygulamalı olarak tartışır.
The aim of this course is to give students the theoretical background of data mining algorithms and techniques and to give the student the ability to select and apply appropriate data mining techniques for different applications.
Bu dersin amacı, öğrencilere veri madenciliği algoritmaları ve teknikleri ile ilgili teorik bilgiler vermek ve öğrencilere farklı uygulamalar için uygun veri madenciliği teknikleri seçme ve uygulama yeteneği kazandırmaktır. Dersin İçeriği
Introduction to data mining, input elements, data processing (cleanup, addition, size reduction), data mining and OLAP, data mining algorithms, reliability, simple classification algorithms (decision trees) and advanced pattern mining, advanced classification issues, data mining applications.
Veri Madenciliğine giriş, veri ambarı ve OLAP teknolojisi, veri önişleme, veri indirgeme, veri madenciliği ilkeleri, diller ve sistem mimarisi, geniş veri tabanlarında birliktelik kural madenciliği, sınıflandırma, kümeleme analizi, veri madenciliğiyle alakalı uygulama ve makalelerin incelenmesi
Topics include Data mining theory and algorithms, Programming data mining algorithms, Acquiring, parsing, filtering, mining, representing, refining and interacting with data, Data visualization.
Konular içerisinde veri madenciliği teorisi ve algoritmaları, veri madenciliği algoritmalarının programlanması, verinin elde edilmesi, düzenlenmesi, filtrelenmesi, keşfedilmesi, sunulması, düzeltilmesi ve veri görselleştirme vardır.
İkinci section, for operations such as grouping of association rules, and we will cover the basic data mining algorithms.
Birinci kısım veri madenciliği için istatistik ve makine öğrenimi yaklaşımının temelleri hakkındadır.İkinci kısımda Online Analitik İşleme, ilişki kuralları ve gruplama gibi işlemler için temel veri madenciliği ve algoritmalar işleyeceğiz.
Oracle Data Mining (ODM) is a component of the Oracle Advanced Analytics Database Option that provides powerful data mining algorithms that enable data analysts to discover insights, make predictions and leverage their Oracle data and investment.
Oracle Advanced Analytics veritabanı seçeneğinin bir bileşeni olan Oracle Data Mining (ODM),veri analizcilerinin veriyi anlamasını, tahminler yapmasını ve Oracle verilerinden ve yatırımlarından yararlanmasını sağlayan güçlü veri madenciliği algoritmaları sağlar.
Exploration of data mining algorithms: decision trees, regression, association rules, memory based methods, k-nearest neighbor method, clustering, artificial neural networks.
Veri Madenciliği Teknikleri: Veri Madenciliğinde İstatistiki Pespektif, Benzerlik Ölçütleri, Karar Ağaçları, Sinir Ağları, Genetik Algoritmalar.
Exploration of data mining algorithms: decision trees, regression, association rules, memory based methods, k-nearest neighbor method, clustering, artificial neural networks. Pre-requisite(s) Required Facilities
K-Ortalama Kümeleme, k-En Yakın Komşu, Basit (Naïve) Bayes Sınıflandırıcı, Karar Ağaçları, Çoklu Regresyon, Lojistik Regresyon ve Yapay Sinir Ağları gibi çeşitli algoritmaların varsayımlarını ve farklılıklarını açıklayabilmesi.
B. Güven Aydın And R. Şamlı, "A Comparison of Software Defect Prediction Metrics Using Data Mining Algorithms," Journal of Innovative Science and Engineering (JISE), vol., no., pp.-21, 2020
E. Yücel And T. Dilik, "Zaman etüdü ve ahşap kent mobilyasında bir uygulama örneği," Mobilya ve Ahşap Malzeme Araştırmaları Dergisi, vol., no., pp.-68, 2021
Introduction to data mining, input elements, data processing (cleanup, addition, size reduction), data mining and OLAP, data mining algorithms, reliability, simple classification algorithms (decision trees) and advanced pattern mining, advanced classification issues, data mining applications.
Dersin İçeriği Veri Madenciliğine Giriş, Veri Madenciği Tanımları, Veri Madenciliğinin Geri Planı, Veri Madenciliği Teknikleri, Operasyonları ve Algoritmaları, Veri Madenciliği Uygulamaları, Veri Madenciliği Problemleri, Metin Madenciliği, Web Madenciliği, Örnek Uygulamalar.
"A Comparison of Software Defect Prediction Metrics Using Data Mining Algorithms," Journal of Innovative Science and Engineering (JISE), vol., no., 11-21, 2020
"Mobilya endüstrisinde kullanılan kapak konstrüksiyonları üzerine incelemeler," Mobilya ve Ahşap Malzeme Araştırmaları Dergisi, vol., no., 79-90, 2021
Synonyms and analogies of "data mining algorithms" in English
Word & Expression of the day
Image of the day
Results: 17. Exact: 17. Elapsed time: 98 ms.
