KNN, Nai̇ve Bayes Ve Karar Ağaci Maki̇ne Öğrenme Algori̇tmalari, Bu Algori̇tmalarin Sosyal Bi̇li̇mlerde Kullanim İmkânlari (original) (raw)

2020

Abstract

Makine öğrenmesi bilgisayarlara, bilgisayar programlama yolu ile açıkça tanımlanmadığı halde bilgisayara öğrenme olanaklarını sağlayan çalışma alanıdır. İstatistik alanında birçok yöntem, veri setleri ile ilgili olarak bir takım ön varsayımları gerektirmektedir. Bazı makine öğrenme algoritmalarında sağlanması gereken ön koşullar bulunmamaktadır Bu durum ise bir taraftan veri setlerinin içindeki yapılara bağımlığı azaltırken, diğer taraftan bu algoritmaların birçok alanda rahatlıkla kullanılabilmesine olanak vermektedir. Bu özelliklerinden ötürü makine öğrenme algoritmaları, mühendislik, tıp, kimya gibi bilimler yanında sosyal bilimlerde de önemli bir yer bulmuştur. Bu çalışmada, en sık kullanılan algoritmalardan kNN, Naive Bayes ve karar ağacı makine öğrenme algoritmaları, kullanıldığı alanlar ve özellikleri bakımından ele alınmıştır. Algoritmaların çalışma biçimleri de örneklerle ifade edilerek bu algoritmaların sosyal bilimler alanındaki araştırmacılar için bir başlangıç noktası o...

Dr.Suat Atan hasn't uploaded this paper.

Let Dr.Suat know you want this paper to be uploaded.

Ask for this paper to be uploaded.