Learning with feature partitions
Öznitelik bütüntüleri ile öğrenme
- Tez No: 29938
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. HALİL ALTAY GÜVENİR
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Mekanik öğrenme, tümevarımsal öğrenme, artırımsal öğrenme, denetimli öğrenme, öznitelik bölüntüleme. iv, Algoritmalar, Bilgisayar destekli eğitim, Bilgisayar destekli öğretim, Bilgisayar yazılımları, Machine learning, inductive learning, incremental learning, super vised learning, feature partitioning. in, Algorithms, Computer assisted education, Computer assisted instruction, Computer softwares
- Yıl: 1993
- Dil: İngilizce
- Üniversite: İhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi
- Enstitü: Mühendislik ve Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
ÖZET ÖZNİTELİK BÖLÜNTÜLERİ İLE Ö?RENME İzzet Şirin Bilgisayar ve Enformatik Mühendisliği, Yüksek Lisans Danışman: Y. Doç. Dr. Halil Altay Güvenir Ağustos, 1993 Bu çalışmada öznitelik bölünmesine dayalı yeni bir mekanik öğrenme yöntemi sunulmuştur. Bu yöntem kullanılarak bir sınıflama algoritması olan Öznitelik Bölüntüleri ile Sınıflayım CFP'nin yazılımı hazırlanmıştır. CFP algoritması mekanik öğrenmeyi tümevarım ve artırımlı öğrenme yöntemlerini kullanarak sağlar. CFP algoritmasında bölütü elemanları temel gösterim unsurlarıdır. Başlangıçta bölüntü elemanları bir boyutlu uzayda bir noktayı ifade ederken, zaman içinde bu elemanlar genişleyerek bir aralığı ifade ederler. Bölüntü el emanları parçalanarak özelleştirilirler. CFP algoritmasının kuramsal analizi yaklaşık olarak doğru kuramına (PAC-model) göre yapılmıştır ve benzer sis temlerle uygulama sonuçları karşılaştırılmıştır.
Özet (Çeviri)
ABSTRACT LEARNING WITH FEATURE PARTITIONS İzzet Şirin M.S. in Computer Engineering and Information Science Advisor: Asst. Prof. Halil Altay Güvenir August, 1993 This thesis presents a new methodology of learning from examples, based on feature ?partitioning. Classification by Feature Partitioning (CFP) is a particu lar implementation of this technique, which is an inductive, incremental, and supervised learning method. Learning in CFP is accomplished by storing the objects separately in each feature dimension as disjoint partitions of values. A partition, a basic unit of representation which is initially a point in the feature dimension, is expanded through generalization. The CFP algorithm special izes a partition by subdividing it into two subpartitions. Theoretical (with respect to PAC-model) and empirical evaluation of the CFP is presented and compared with some other similar techniques.
Benzer Tezler
- Forecasting solar irradiance using deep learning and big data analytics techniques in Sakarya and Damascus
Sakarya ve Şam'da derin öğrenme ve büyük veri analitiği teknikleri kullanılarak güneş ışınımının tahmini
MARYA ALHAJMOHAMMADOTHMAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2026
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. CEYDA AKSOY TIRMIKÇI
DR. ÖĞR. ÜYESİ DENİZ BALTA
- Predicting sparse linear systems partition number using machinelearning
Makine öğrenmesi kullanarak seyrek doğrusal sistemler için bölüm sayısını tahmin etme
MOHAMED ABDIAZIZ HASSAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAnkara Yıldırım Beyazıt ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ FAHREDDİN ŞÜKRÜ TORUN
- Küçük nesnelerin tespitinde dönüştürücü tabanlı gerçek zamanlı nesne tespit algoritmasının geliştirilmesi
Development of a transformer-based real-time object detection algorithm for small object detection
AHMET ARAPOĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2026
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolFırat ÜniversitesiYazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. FATİH ÖZYURT
- TV ve set üstü cihaz arayüz kullanılabilirlik ölçümü
Usability evaluation of TV and set-top box interfaces
AYCAN PEKPAZAR
Doktora
Türkçe
2021
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ÇİĞDEM ALTIN GÜMÜŞSOY
- Segmentation of skin cancer by using image processing techniques
Görüntü işleme teknikleri kullanılarak cilt kanseri segmentasyonu
AZHAR KASSEM FLAYEH FLAYEH
Yüksek Lisans
İngilizce
2016
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolYıldız Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Assist. Prof. Dr. GÖRKEM SERBES