Çok yüzlü konik sınıflandırıcılar için marj enbüyüklenmesi
Margin maximization for polyhedral conic classifiers
- Tez No: 479939
- Danışmanlar: DOÇ. DR. GÜRKAN ÖZTÜRK
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2017
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Anadolu Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 45
Özet
Genelleştirme yeteneği, sınıflandırma algoritmalarının başarılı tahminleme yapabilmelerinde önemli bir yere sahiptir. Literatürde iyi bilinen destek vektör makineleri, farklı veri kümelerinin birbirlerine en yakın noktalarından geçen hiperdüzlemler arasındaki mesafe olarak tariflenen marj değerini en büyükleyerek genelleştirme yeteneğini artırmaya çalışmaktadır. Yapılan araştırma kapsamında çok yüzlü konik fonksiyonlar, destek vektör makinelerinden elde edilen en büyük marj değerine sahip ayırıcı hiperdüzlem olarak tariflenerek, marj en büyüklenmesi yaklaşımı konik yüzeylere uygulanmıştır. Bu uygulama ile çok yüzlü konik sınıflandırıcılar için marj değerini en büyüklemek üzere desktek vektör makineleri temelli iki yeni yaklaşım önerilmiştir. Birinci yaklaşımda, çok yüzlü konik fonksiyonlar, temel formda bir kernel fonksiyonu gibi kullanılarak hem hiperdüzlem hem de konik sınıflandırıcı yüzeyler oluşturulmuştur. İkinci yaklaşımda ise genelleştirilmiş özdeğer problemi çözülerek, konik fonksiyonlar ile uzaklık değerine dayanan konik sınıflandırıcılar elde edilmiştir. Bunlara ek olarak, çok yüzlü konik fonksiyonlar algoritmasının aşırı uyum sorununu gidermek amacıyla ceza parametreli bir yaklaşım da önerilmiştir.
Özet (Çeviri)
Generalization ability has a key role for successful prediction for classification algorithms. In literature, well known support vector machines tries to increase generalization ability via maximizing the value called margin, which is the largest distance between two parallel hyperplanes on the closest points of different data sets. In this research, polyhedral conic functions are reformulated as maximum margin separating hyperplane and, idea of margin maximization is adapted to conic surfaces. Based on this idea, two new approaches are proposed to maximize margin value for conic classifiers. In the first approach, conic functions are used in a same manner with kernel functions to obtain both hyperplane and conic classifiers. In the second approach, a distance based conic classifier is obtained by solving generalized eigen value problem. In addition to these, a penalized approach is also proposed to overcome overfitting problem of the polyhedral conic functions algorithm.
Benzer Tezler
- Çok yüzlü konik sınıflandırıcılarda gürbüz koni tepe noktası tahmini
Robust estimation of cone vertex in polyhedral conic classifiers
GOLARA GHORBAN DORDINEJAD
Yüksek Lisans
Türkçe
2016
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiEskişehir Osmangazi ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HAKAN ÇEVİKALP
- Çok yüzlü konik fonksiyonlar temelli sınıflandırma yaklaşımları ile hareket tanıma
Gesture recognition with polyhedral conic functions based classifiers
EMRE ÇİMEN
Yüksek Lisans
Türkçe
2013
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiAnadolu ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. GÜRKAN ÖZTÜRK
- Sınıflandırma problemleri için matematiksel programlama temelli çözüm yaklaşımları
Mathematical programming based solution approaches for classification problems
MÜGE ACAR
Yüksek Lisans
Türkçe
2015
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiAnadolu ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. REFAİL KASIMBEYLİ
- Çokyüzlü konik sınıflandırıcılar ve uygulamaları
Polyhedral conic classifiers and their applications
HALİL SAĞLAMLAR
Doktora
Türkçe
2020
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiEskişehir Osmangazi ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HAKAN ÇEVİKALP
- Özellik seçimi problemleri için polihedral konik fonksiyonlar temelli çözüm yaklaşımı
A solution approach based on polyhedral conic functions for feature selection problems
ÖZNUR AY
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiEskişehir Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. REFAİL KASIMBEYLİ