Baggi̇ng constrai̇nt laplaci̇an score for effi̇ci̇ent semi̇- supervi̇sed feature selecti̇on
Verimli yarı denetimli özellik seçimi için torbalama kısıtlamalı laplas skoru
- Tez No: 477831
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. YAR. DOÇ.DR. SEMA KOÇ KAYHAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Bagging, Constraint Score, Laplacian Score, Feature selection, Torbalama, Kısıtlama Skoru, Laplas Skoru, Özellik Seçimi
- Yıl: 2017
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Gaziantep Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 61
Özet
In this study, we offer the efficiency and firmly approach for semi-supervised merit choices, depending on Constrained Laplacian Score (CLS). The main obstacle of this way is the options of the few choices in the supervision information, which is given by pairwise constraints. Actually, constraints are definite to calculate the noise which makes the learning performance may suffer from being the collapse. In this study we are trying to exceed any effects that effect on the performance of constraint set by the variation of their sources. This is done by technique staff using a resampling of data (bagging) and a random substance strategy. The high-dimensional datasets experiments are supported to confirm the proposed approximation, and comparing it with other representative advantage methods.
Özet (Çeviri)
Bu çalışmada, yarı denetimli seçimler için Kısıtlamalı Laplas Skoru(CLS)'na bağlı olarak, verimli bir çözüm önerisinde bulunuyoruz. Bu yaklaşımın en büyük engeli, çift yönlü kısıtlama ile verilen denetim bilgilerinde birkaç seçeneğin olmasıdır. Aslında, kısıtlamalar, öğrenme performansının çöküşünden dolayı olumsuz etkileyen gürültüyü hesaplamak olarak tanımlanır. Bu çalışmada, kaynakların varyasyonuyla ortaya çıkan kısıtlamanın performans etkilerini aşmaya çalışıyoruz. Bu çalışma, verilerin yeniden örneklenmesi (torbalama) ve rastgele madde stratejisi tekniği kullanılarak yapılmıştır. Yüksek boyutlu veri kümeleri deneyleri kullanılarak önerilen yaklaşım ve diğer temsilci avantaj yöntemlerinin karşılaştırılması desteklenmiştir.
Benzer Tezler
- Sales forecasting in fashion retail industry with classical and machine learning methods
Moda perakendesi sektöründe klasik ve makine öğrenmesi metodları ile satış tahmini
HANİFE IŞIK
Yüksek Lisans
İngilizce
2020
Ekonomiİstanbul Teknik ÜniversitesiEkonomi Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. TOLGA YURET
- Otomatik üretim kontrolü sistemlerine yapılan yanlış veri enjeksiyon saldırılarının torbalama ağaçları algoritması ile tespiti
Detection of false data injection attacks on automatic generation control systems with bagged trees algorithm
ATAKAN ÖZTÜRK
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. VEYSEL MURAT İSTEMİHAN GENÇ
- Yenilenebilir enerji destekli elektrikli araç şarj istasyonları için yük tarafı talep yönetiminin akıllı kontrol yöntemleri ile geliştirilmesi
Implementation of a load side demand management with intelligent control methods for renewable energy supported electric vehicle charging stations
HASAN MERAL
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiBursa Teknik ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. GÖKAY BAYRAK
- Uzaktan çalışmanın konut hareketliliğine etkisi: İstanbul- Kocaeli- Tekirdağ kent bölgesi örneği
The effect of remote working on residential mobility: The case of İstanbul- Kocaeli - Tekirdağ city region
HATİCE NUR GÜMÜŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Şehircilik ve Bölge Planlamaİstanbul Teknik ÜniversitesiŞehir ve Bölge Planlama Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HATİCE AYATAÇ
DOÇ. DR. MUHAMMED ZİYA PAKÖZ
- Karbon polimer matrisli kompozitlerin üretimi ve özelliklerinin incelenmesi
Production of carbon polymer matrix composites and investigation of properties
MUSTAFA YUNUS AŞKIN
Yüksek Lisans
Türkçe
2015
Metalurji MühendisliğiKarabük ÜniversitesiMetalurji ve Malzeme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ALİ GÜNGÖR