Büyük boyutlu sınıflandırma problemlerinin çözümü için yeni bir matematiksel yaklaşım
A new mathematical approaches to large scale classification problems
- Tez No: 300080
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. GÜRKAN ÖZTÜRK
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2011
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Anadolu Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 61
Özet
Sınıf etiketleri bilinen bir veri kümesi üzerinden oluşturulan modeller yardı- mıyla, yeni örneklerin hangi sınıfa atanacağının tahmin edilmesi, sınıflandırma problemi olarak adlandırılmaktadır. Birçok alanda karşımıza çıkan bu problemlerin çözümü için farklı disiplinlerden araştırmacılar, yeni yöntemler üzerine çalışmalar yapmaktadır. Böylece her geçen gün yeni yaklaşımlar ve çözüm yöntemleri bu çalışma alanına sunulmaktadır.Bu yüksek lisans tezinde, büyük boyutlu sınıflandırma problemlerin çözümü için temelinde çokyüzlü konik fonksiyonlar olan yeni bir matematiksel programlama yaklaşımı sunulmuştur. Yeni önerilen yaklaşımda, problemlerin etkin ve hızlı şekilde çözümü için K-Ortalamalar ve gürbüz doğrusal programlama yaklaşımları kullanılmıştır. Literatürde en sık karşılan büyük boyutlu problemler, hem geliştirilen yeni yaklaşım ile hem de alanda en yaygın kullanılan ve başarıları kanıtlanmış yöntemler ile çözdürülmüştür. Elde edilen sonuçlar yeni yaklaşımın belirgin şekilde seçilen diğer yöntemlere göre üstün geldiğini göstermiştir.
Özet (Çeviri)
Classification problem is called that the problem is to estimate class of new instances by using models that is constructed on the data sets which are known class labels.Researchers from different disciplines study on new approaches to solve this problems encountered in many areas. Hence new approaches and solution methods are presented in this field.In this thesis, a new mathmematical programming approach based on polyhedral conic functions is presented to solve large scale classification problems. In order to solve problems effectively and quickly with this approach; k-means and robust linear programming are used. Frequently used large scale test problems from the literature are solved either proposed approach or commonly used methods with proven success in the field. Obtained results are shown that new approach is clearly superior than the others.
Benzer Tezler
- Seyreklik ve sözlük öğrenme yaklaşımlarının sınıflandırma ve yüz tanımaya uygulanması
Classification and face recognition application of sparsity and dictionary learning based methods
BERNA AZİZOĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2017
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ENDER METE EKŞİOĞLU
- Novel fractional order calculus-based audio processing methods and their applications on neural networks for classification and synthesis problems
Kesirli mertebeden kalkülüs temelli yeni ses işleme yöntemleri ve bunların sinir ağları üzerinde sınıflandırma ve sentez problemlerine uygulanması
BİLGİ GÖRKEM YAZGAÇ
Doktora
İngilizce
2023
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MÜRVET KIRCI
- Uncapacitated multiple allocation hub location problem under congestion
Trafik sıkışıklığı altında çok atamalı kapasite kısıtsız ana dağıtım üssü yerleşim problemi
ÇAĞRI ÖZGÜN KİBİROĞLU
Doktora
İngilizce
2019
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. YUSUF İLKER TOPCU
- Fake news classification using machine learning and deep learning approaches
Makine öğrenimi ve derin öğrenme yaklaşımlarını kullanarak sahte haber sınıflandırması
SAJA ABDULHALEEM MAHMOOD AL-OBAIDI
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ TUBA ÇAĞLIKANTAR
- Aktüeryal modellemede bulanık destek vektör makineleri
Fuzzy support vector machines in actuarial modeling
FURKAN BAŞER
Doktora
Türkçe
2013
Aktüerya BilimleriAnkara Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AYŞEN APAYDIN