Non- incremental classification learning algorithms based on voting feature intervals
Oylayan öznitelik bölüntülerine dayalı toplu sınıflandırma öğrenme algoritmaları
- Tez No: 65024
- 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, tümevarımsal öğrenme, sınıflandırma, toplu öğrenme, denetimli öğrenme, öznitelik izdüşümleri, oylama, genetik algoritmalar. iv, Genetik algoritmalar, machine learning, supervised learning, classification, inductive learning, non-incremental learning, feature intervals, voting, genetic algorithms. iii, Genetic algorithms, Learning
- Yıl: 1997
- 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 OYLAYAN ÖZNİTELİK BÖLÜNTÜLERİNE DAYALI TOPLU SINIFLANDIRMA ÖĞRENME ALGORİTMALARI Gülsen Demiröz Bilgisayar ve Enformatik Mühendisliği, Yüksek Lisans Tez Yöneticisi: Doç. Dr. Halil Altay Güvenir Ağustos, 1997 Öğrenmek akıllı bir bireyin en gerekli özelliklerinden biridir. Bu tezde çoklu kavram tanımlarını öznitelik aralıkları şeklinde öğrenen yeni algoritmalar önerilmektedir. Oylayan Öznitelik Aralıkları ( VFT) olarak isimlendirilen bu algoritmalar toplu sınıflandırma öğrenme algoritmalarıdırlar. Daha önceden sınıflandırılmış olan örneklerden sınıflandırma bilgisini çıkarmak için öznitelik izdüşümlerine dayalı bilgi gösterim yöntemini kullanırlar. Öğrenilen kavram tanımı her öznitelik için ayrı ayrı öğrenilen aralıklar şeklindedir. Her bir aralık bütün sınıflar için sınıflandırma bilgisi içerir. Yeni bir örneğin sınıflandırılması her özniteliğin oyunu bütün sınıflara dağıttığı bir oylama sistemine dayanır. Gerçek hayattan alınan veri kümeleri üzerinde yapılan deneylerde VFI algoritmaları daha önce geliştirilmiş öznitelik izdüşümlerine dayalı diğer metodlardan daha yüksek sınıflandırma doğruluğu elde etmişlerdir. Ayrıca sınıflandırma doğruluğunu daha çok arttırmak için optimum öznitelik ağırlıklarını öğrenen genetik algoritmalar geliştirilmiştir. Aynı zamanda bu genetik algoritmalarda kullanılmak üzere yeni bir çaprazlama operatörü de geliştirilmiştir. Bir öğrenme sisteminin açıklama yeteneği de en az doğruluğu kadar önemli olduğundan, YFI algoritmaları öğrendiklerini insanların anlayabileceği bir şe kilde gösterebilmektedirler.
Özet (Çeviri)
ABSTRACT NON-INCREMENTAL CLASSIFICATION LEARNING ALGORITHMS BASED ON VOTING FEATURE INTERVALS Gülsen Demiröz M.S. in Computer Engineering and Information Science Supervisor: Assoc. Prof. Halil Altay Güvenir August, 1997 Learning is one of the necessary abilities of an intelligent agent. This thesis proposes several learning algorithms for multi-concept descriptions in the form of feature intervals, called Voting Feature Intervals (VFI) algorithms. These algorithms are non-incremental classification learning algorithms, and use fea ture projection based knowledge representation for the classification knowledge induced from a set of preclassified examples. The concept description learned is a set of intervals constructed separately for each feature. Each interval car ries classification information for all classes. The classification of an unseen instance is based on a voting scheme, where each feature distributes its vote among all classes. Empirical evaluation of the VFI algorithms have shown that they are the best performing algorithms among other previously developed fea ture projection based methods in terms of classification accuracy. In order to further improve the accuracy, genetic algorithms are developed to learn the op timum feature weights for any given classifier. Also a new crossover operator, called continuous uniform crossover, to be used in this weight learning genetic algorithm is proposed and developed during this thesis. Since the explanation ability of a learning system is as much important as its accuracy, VFI classi fiers are supplemented with a facility to convey what they have learned in a comprehensible way to humans.
Benzer Tezler
- Kuyruk modelleri ve analizi üzerine bir uygulama
Başlık çevirisi yok
DİDEM ÖZPULAT
Yüksek Lisans
Türkçe
1985
İstatistikEge ÜniversitesiBilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. FİKRET İKİZ
- Dokuma kumaşlarda örgü tipinin ham kumaşın boyutları ve geometrik özellikleri üzerindeki etkilerinin araştırılması
Başlık çevirisi yok
EMEL ÖNDER
Yüksek Lisans
Türkçe
1985
Tekstil ve Tekstil MühendisliğiEge ÜniversitesiTekstil Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. GÜNGÖR BAŞER
- Izgara ve altlık üstünde barındırılan ile de france X kıvırcık (Fl) ve merinos kuzularının entansif besideki performansları
Başlık çevirisi yok
ÜMRAN ŞAHAN
Yüksek Lisans
Türkçe
1987
Veteriner HekimliğiUludağ ÜniversitesiZootekni Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ERDOĞAN TUNCEL
- Üzüm sularının pastörizasyonu ve kontsantresi sırasında hidroksimetilfurfural oluşumu üzerinde bir araştırma
Başlık çevirisi yok
ŞERİFE ŞAHİN
Yüksek Lisans
Türkçe
1985
Gıda MühendisliğiEge ÜniversitesiTarım Ürünleri Teknolojisi Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. AYDIN URAL
- 1,3-difenil-4,5-bis(hidroksiimino)-imidazolidin ve Ni(II), Cu(II), Pd(II), UO2(VI) komplekslerinin sentezi
Başlık çevirisi yok
VEFA AHSEN
Doktora
Türkçe
1984
Kimya MühendisliğiUludağ ÜniversitesiKimya Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ÖZER BEKAROĞLU