Geri Dön

Classification with overlapping feature intervals

Çakışık özellik aralıkları ile sınıflandırma

  1. Tez No: 38668
  2. Yazar: HAKİME ÜNSAL KOÇ
  3. Danışmanlar: DOÇ.DR. H. ALTAY GÜVENİR
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: öğrenme, yönlendirilmiş öğrenme, çıkarımsal öğrenme, artımlı öğrenme, çakışık özellik aralıkları, sınıf tanımı iv, machine learning, supervised learning, inductive learning, incre mental learning, overlapping feature intervals, concept description 111
  7. Yıl: 1995
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: İhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi
  10. Enstitü: Mühendislik ve Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 88

Özet

ÖZET ÇAKIŞIK ÖZELLİK ARALIKLARI İLE SINIFLANDIRMA Hakime Unsal Koç Bilgisayar ve Enformatik Mühendisliği, Yüksek Lisans Danışman: Doç. Dr. H. Altay Güvenir Ocak 1995 Bu tezde örnek-tabanlı öğrenme için çakışık özellik aralıklarına dayalı yeni bir teknik sunulmuştur. Çakışık Özellik Aralıkları ile Sınıflandırma (COFI) bu yöntemin özel bir uygulamasıdır. Bu çıkarımsal, artımlı ve yönlendirilmiş öğrenme tekniğinde en temel gösterim birimi aralıktır. COFI algoritması tüm özelliklere ait her sınıf eksenindeki aralıkların izdüşümünü öğrenir. Aralıklar ilk olarak sınıf eksenlerinde birer noktadırlar, daha sonra tüm bir eksen boyunca genelleştirmeyle genişlerler. Bu algoritmada herhangi bir özelleştirme gerçek- leştirilmez. Öğrenme işleminden sonra, tahmin etme işlemi özelliklerin kendi adlarına yaptığı tahminler arasındaki oy çokluğuna dayanır.

Özet (Çeviri)

ABSTRACT CLASSIFICATION WITH OVERLAPPING FEATURE INTERVALS Hakime Unsal Koç M.S. in Computer Engineering and Information Science Advisor: Assoc. Prof. H. Altay Güvenir January, 1995 This thesis presents a new form of exemplar-based learning method, based on overlapping feature intervals. Classification with Overlapping Feature Intervals (COFI) is the particular implementation of this technique. In this incremental, inductive and supervised learning method, the basic unit of the representation is an interval. The COFI algorithm learns the projections of the intervals in each class dimension for each feature. An interval is initially a point on a class dimension, then it can be expanded through generalization. No specialization of intervals is done on class dimensions by this algorithm. Classification in the COFI algorithm is based on a majority voting among the local predictions that are made individually by each feature.

Benzer Tezler

  1. A novel multivariate discretization algorithm using dynamic programming

    Dinamik programlama kullanan özgün bir çok değişkenli ayrıklaştırma algoritması

    ALİ BURAK ERDOĞAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolHacettepe Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. BURKAY GENÇ

  2. Zemin karakterizasyonu amaçlı rayleigh dalgası faz hızı dispersiyon analizinde aktif ve pasif kaynaklı sismik dizilim yöntemlerinin karşılaştırmalı değerlendirmesi

    Comparative evaluation of active and passive seismic array methods in rayleigh wave phase velocity dispersion analysis for site characterization

    AYLİN KARAASLAN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Jeofizik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Jeofizik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HÜSEYİN ARGUN KOCAOĞLU

  3. An efficient moving vehicle detection in traffic surveillance using machine learning technique

    Makine öğrenimi tekniği kullanarak trafik gözetiminde etkin hareketli araç tespiti

    MOHASAD SAED KHUDER AL-GORAERY

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAltınbaş Üniversitesi

    Bilişim Teknolojileri Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. MESUT ÇEVİK

  4. Görsel uyaran potansiyel tabanlı beyin bilgisayar arayüzü tasarımı

    A visual evoked potential based brain computer interface

    VOLKAN ÇETİN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    Mühendislik BilimleriMarmara Üniversitesi

    Elektronik-Bilgisayar Eğitimi Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HÜSEYİN SELÇUK VAROL

    PROF. DR. SERHAT ÖZEKES

  5. Türkiye'de ekonomik kalkınma perspektifinden ulaştırma sektörü ve politikaların evrimi: Avrupa Birliği'ne uyum sürecinde sektörel swot analizi

    The transportation sector by economic development perspective and the evolution of policies in Turkey: The sectoral swot analyses in the process of adaptation to the European Union

    HAVVA TUBA ERDOĞAN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2009

    EkonomiMarmara Üniversitesi

    İktisat Bölümü

    DOÇ. DR. NADİR EROĞLU