Büyük Veri İçin İstatistiksel Öğrenme (Statistical Learning for Big Data)

MNIST veri setinde makine öğrenmesi yöntemleri ve derin öğrenme yöntemi sonuçlarına göre en iyi tahmin edilen sınıf genelde rakam 1’dir.. CIFAR-10 veri

 System Bus: data bus, address bus and control bus.  Evolution of microprocessor address lines: 8,16,32 dan 64 bit; Adres hatları bellek gözü veya I/O birimi

 İstatistiksel yöntemler, makine öğrenmesi yöntemleri veya yapay sinir ağları sınıflandırma problemleri için kullanılmaktadır..

 Son olarak sınıf niteliğinin entropisinden tüm özellik vektörlerinin entropisi çıkartılarak her özellik için kazanç ölçütü hesaplanır.  En büyük kazanca

Bu dersin sunumları, “The Elements of Statistical Learning: Data Mining, Inference, and Prediction, Trevor Hastie, Robert Tibshirani, Jerome Friedman, Springer, 2017.“ ve “Mining

 K-means algoritması başlangıç merkez noktalarına bağlı kümeler oluşturur.

 Seçilen cluster sayısı, doğru cluster sayısına eşit veya büyükse cluster yarıçapı veya çapı nokta ekledikçe yavaş bir şekilde artar.  Seçilen cluster sayısı,

 Bir cluster centroid’ine yeterli düzeyde yakın olan tüm noktalar o cluster’a atanır..  Cluster’ın N, SUM, SUMSQ değerleri güncellenir ve yeni