Classification with overlapping feature intervals
Çakışık özellik aralıkları ile sınıflandırma
- Tez No: 38668
- Danışmanlar: DOÇ.DR. H. ALTAY GÜVENİR
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: öğrenme, yönlendirilmiş öğrenme, çıkarımsal öğrenme, artımlı öğrenme, çakışık özellik aralıkları, sınıf tanımı iv, Bilgisayar destekli öğretim, Öğretim yöntemleri, machine learning, supervised learning, inductive learning, incre mental learning, overlapping feature intervals, concept description 111, Computer assisted instruction, Teaching methods
- Yıl: 1995
- 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 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
- A novel multivariate discretization algorithm using dynamic programming
Dinamik programlama kullanan özgün bir çok değişkenli ayrıklaştırma algoritması
ALİ BURAK ERDOĞAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolHacettepe ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. BURKAY GENÇ
- 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
2024
Jeofizik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiJeofizik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HÜSEYİN ARGUN KOCAOĞLU
- Optimization approaches for classification and feature selection using overlapping hyperboxes
Sınıflandırma ve özellik seçimi için örtüşebilen hiper kutu kullanan optimizasyon yaklaşımları
DERYA AKBULUT
Doktora
İngilizce
2019
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. NUR EVİN ÖZDEMİREL
YRD. DOÇ. DR. CEM İYİGÜN
- Investigating the effect of different feature selection strategies for classification of gene expression signatures of tumor cells
Tümör hücrelerin gen ifade imzalarinin siniflandirilmasina ilişkin farkli özellik seçim stratejilerinin etkisinin incelenmesi
ABUBAKHARI SSERWADDA
Yüksek Lisans
İngilizce
2017
Biyoistatistikİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. YUSUF YASLAN
- Geri dönüştürülebilir atıkların derin öğrenme modelleri ile sınıflandırılması: Veri seti boyutunun etkisi üzerine bir karşılaştırma
Classification of recyclable wastes with deep learning models: A comparison on the effect of dataset size
GAMZE AĞIRTAŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ SERAP ÇAKAR KAMAN