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

◼ Makine öğrenmesinde, veri bir eğitim kümesi olarak alınır ve bir algoritmanın öğrenmesi için kullanılır.. ◼ Makine öğrenmesi, Bayes ağları, destek vektör

 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.

 Cluster özeti için Öklit uzayında noktaların orta noktası (centroid) alınır..  Öklit dışındaki uzaylarda cluster özeti için farklı

 s bir eşik destek değeri (minimum support value) ve I item kümesi iken, I item kümesinin alt kümesi olduğu sepet sayısı, s değerine eşit veya büyükse I frequent

 B firması ¨chesterfield¨ ve ¨sofa¨ kelimeleri için 20 krş teklif vermiş olsun.. Her iki firmada aylık 100 TL bütçeye