PAPATYAYAYINCILIKEĞİTİMAŞ

   - akademik, bilimsel ve üniversite ders kitapları, bizim asıl işimiz -

Hakkımızda

e-Kitap Projesi

Kitap Listesi

Hazırlanan Kitaplar

Satış/Pazarlama

Çalışmak

İletişim/Bize Ulaşın

Periyodik Dergi

Post-Edu Enstitüsü

Kitap Fuarları

Kurumsal Hizmetler

kavram ve Algoritmalariyla temel

Veri Madenciliği

Dr. Gökhan SILAHTAROGLU

Bu kitap, günümüzde gittikçe yaygınlaşan veri madenciliği konusunu ele almaktadır; kitapta, hemen her disiplin tarafından çeşitli amaçlar için kullanılan veri madenciligi konusu teknik açıdan incelenmiş ve literatürde adı sıkça geçen algoritmalara ilişkin çözümlü örnekler verilmiştir; algorıtmaların çalışma ilkeleri ve kaba (pseudo) kodları verilerek incelenmiş olup kıtabın sonunda da gerçek kodlar sunulmuştur.

"Veri Madenciligi" adlı bu kıtabımız bu alanda araştırma yapan veya yazılım geliştirmek isteyenlere yol gösterici nitelikte olup ayrıca üniversitelerimizde verilen "Veri Madenciliği" dersleri için bir ders kitabı olma özelliğindedir.

Kitapta, ayrıca, birisi ticari diğeri açık kaynak kodlu olmak üzere iki ayrı yazılım tanıtılmıştır.

Kitabımızı, veri madenciliği konusuna giriş yapmak isteyen, bu konudaki algoritmaları öğrenmek isteyen veya yazılım geliştirmek isteyen tüm araştırmacılarımıza ve üniversite ögrencilerine öneririz.

Türkiye'nin İnternet kitapçısı ---> www.tdk.com.tr    şimdi satın al

IÇINDEKILER

Önsöz

Bölüm 1. Veri Madenciligi

1.1. Veri Madenciligi Uygulama Alanlari

1.2. Veri Ambarlari ve OLAP

1.3. Veri Madenciligi için Verilerin Hazirlanmasi

1.3.1.  Verilerin Temizlenmesi

1.3.2.  Verilerin Yeniden Yapilandirilmasi

1.4. Özet

1.5. Sorular

Bölüm 2.  Veri Madenciligi Modelleri

2.1. Deger Tahmini Modeli

2.2. Baglanti Analizi (Link Analysis)

2.3. Birliktelik Kurallari (Association Rules)

2.4. Örüntü Tanima

2.5. Ardisik Zaman Örüntüleri

2.6. Dolandiricilik Tespiti

2.7. Kümeleme analizi

2.8. Özet

2.9. Sorular

Bölüm 3. Siniflandirma

3.1. Karar Agaçlari

3.1.1.  ID3

3.1.2.  C 4.5 ve C 5

3.1.3.  CART

3.1.4.  SLIQ

3.1.5.  SPRINT

3.2.  Istatistige Dayali Algoritmalar

3.2.1. Bayesyen Siniflandirma

3.2.2. Regresyon

3.3. Mesafeye Dayali Siniflandirma Algoritmalari

3.3.1. K-En Yakin Komsu

3.4. Yapay Sinir Aglari

3.5. SEE5 Yazilimi

3.6 Özet

3.7. Sorular

Bölüm 4.  Birliktelik Kurallari ve Iliski Analizi

4.1. AIS Algoritmasi

4.2. SETM Algoritmasi

4.3. Apriori Algoritmasi

4.4. AprioriTid Algoritmasi

4.5. Diger Algoritmalar

4.6. Weka Yazilimi

4.7. Özet

4.8. Sorular

Bölüm 5. Kümeleme

5.1. Benzerlik ve  Uzaklik

5.2. Kümeleme Analizinin Siniflandirilmasi

5.3. Hiyerarsik Yöntemler

5.3.1. SLINK Algoritmasi ve Tek Baglanti Teknigi

5.3.2. CURE Algoritmasi

5.3.3. CHAMELEON Algoritmasi

5.3.4. BIRCH

5.4. Bölümlemeli (Partitioning) Yöntemler

5.4.1.  K- Means (K-Ortalama) Kümeleme

5.4.2.  PAM Algoritmasi

5.4.3.  CLARA Algoritmasi

5.4.4. CLARANS Algoritmasi

5.5. Yogunluga Dayali Algoritmalar

5.5.1  DBSCAN Algoritmasi

5.5.2. OPTICS Algoritmasi

5.5.3.  DENCLUE Algoritmasi

5.6. Grid Temelli Algoritmalar

5.6.1. STING Algoritmasi

5.6.2. Dalga Kümeleme (Wave Cluster)

5.6.3. CLIQUE Algoritmasi

5.7. Genetik Algoritmalar

5.8. Özet

5.9. Sorular

Ek-1: Korelasyon Hesaplama

Ek-2: Baye’s Teoremi

Ek-3: En Küçük Kareler ve Normalizasyon

Ek-4: Benzerlik Uzaklik

Kaynakça

Dizin

Teknik Bilgiler:

80 gr 1. hamur kagit.

16,5x24 cm2

Papatya Yayincilik Egitim; akademik/bilimsel kitaplarin üretim merkezi...