DİKKAT
Devam ederseniz sepetinizdeki tüm ürünler kaldırılacak.
Sepetim
Toplam Tutar0,00₺
Alışverişi Tamamla
R Yazılımı ile Tarım Bilimlerinde Regresyon ve Sınıflandırma Tipi Problemlerin Çözümünde Mars Algoritması
Yazarlar
Yayınevi
Nobel Akademik Yayıncılık
Barkod
9786254390784
ISBN
978-625-439-078-4
E-ISBN
978-625-439-079-1
Sayfa Sayısı
264 Sayfa
Ürün Ebatı
19,5x27,5
Dil
Türkçe
Kağıt/Renk
1. Hamur / Renkli
Baskı Sayısı
1. Baskı
Baskı Yılı
Aralık, 2020
Kapak/Renk
Karton Kapak
E-Kitap Kirala
Aktivasyon Süresi Kullanım Şekli
Anında aktif edilir, hesabınıza tanımlanır
Ek uygulama yüklemeden tarayıcınız üzerinden kolaylıkla erişebilirsiniz
Kitabı Satın Al
%21
indirim
40,00
31,60
Favorilere Ekle
Aynı Gün Kargo Ücretsiz Kargo
Aynı gün kargo
75TL ve üzeri alışverişlerinizde kargo ücretsiz
Kitap Hakkında
Kitap Bilgileri
Kitaptan
Ödeme Seçenekleri
Bilgisayar teknolojisindeki gelişmelere paralel olarak, regresyon ve sınıflandırma tipi problemlerin çözümlenmesi açısından veri madenciliği (data mining) ve yapay sinir ağları (Artificial Neural Networks) algoritmalarının kullanımı son yıllarda önem kazanmaktadır. Bu bağlamda, CART (Classification and Regression Tree), CHAID (Chi-Square Automatic Interaction Detector) ve Exhaustive CHAID gibi ağaç yapısına dayalı veri madenciliği algoritmaları pratikte yaygın olarak kullanılmaktadır. Gerek regresyon gerekse sınıflandırma tipi problemlerin çözüme kavuşturulması açısından karmaşık ilişkilerin ortaya konulmasında yapay sinir ağları algoritmalarının oldukça etkin ve yüksek tahmin performansı gösterdiği bilinmektedir. Son yıllarda yapılan istatistiksel modelleme çalışmalarında, karar ağaçları, yapay sinir ağları ve MARS (Multivariate Adaptive Regression Splines) algoritmalarının tahmin performansları karşılaştırılmalı olarak incelenmektedir. CART algoritmasının modifiye edilmiş bir formu olan MARS algoritması, ele alınan değişkenler arasındaki yüksek dereceli ilişkilerin tanımlanması bakımından araştırıcıların ilgi odağı olmuştur. Sadece değişkenlerin dağılımına ilişkin değil aynı zamanda değişkenler arasındaki fonksiyonel ilişkilere ilişkin varsayıma ihtiyaç duymaması ve bunun yanısıra değişkenler arasındaki yüksek boyutlu ilişkileri gösteren bir denklem sağlaması MARS algoritmasını oldukça popüler kılmaktadır. Bu üstün yönlerinden dolayı, etki faktörü (impact factor) yüksek olan SCI kapsamındaki ziraat, ekonomi, tıp ve mühendislik dergilerinde MARS algoritmasının yaygın olarak kullanıldığı görülmektedir.
MARS algoritmasının uygulamalarına ilişkin literatür incelendiğinde yabancı dilde yazılmış referans kaynakların olduğu görülmektedir. Ne yazık ki, MARS modellemesi ile ilgili Türkçe bir kitabın olmadığı tespit edilmiştir. Literatürdeki bu açığı kapatmak üzere MARS algoritması ile ilgili Türkçe bir kaynağın yazılmasına ihtiyaç duyulmuştur. Bu nedenle araştırmacı odaklı olarak yazılan ve tasarlanan “R yazılımı ile Tarım Bilimlerinde Regresyon ve Sınıflandırma Tipi Problemlerin Çözümünde MARS Algoritması” isimli bu kitapta; (1) MARS algoritmasına ve uyum iyiliği ölçütlerine ait teorik bilgilerin verilmesi, (2) MARS algoritmasına ait ideal ayar parametrelerinin belirlenmesi, (3) Etkin bir MARS çözümlemesi için earth ve caret paketlerinin kullanılması ile ilgili önemli noktaların verilmesi, (4) Aşırı uyum (overfitting) probleminin giderilmesine ilişkin bazı püf noktaların verilmesi, (5) Bir ya da birden fazla sürekli bağımlı değişken için MARS modellemesinin nasıl yapılacağı, analiz çıktılarının nasıl yorumlanacağı ile ilgili önemli bilgilerin verilmesi, (6) Çapraz geçerlilik ve eğitim-test setleri için MARS komut dosyalarının oluşturulması ile ilgili pratik bilgilerin verilmesi, (7) Sürekli bağımlı değişken üzerinde etkili olan kategorik bağımsız değişkenlerin nasıl yorumlanacağı konusunda bilgiler verilmesi, (8) Caret paketinde farklı yeniden örnekleme yöntemleri ile ayar parametrelerinin optimizasyonuna ilişkin faydalı bilgiler verilmesi, (9) Tek sürekli bağımlı değişkenin tahmin edilmesi kapsamında MARS ile BRNN (Bayesian Regularized Neural Network) algoritmalarına ilişkin R script dosyalarının verilmesi ve (10) İkili lojistik regresyon (binary logistic regression) analizi kapsamında MARS algoritmasının kullanımına ilişkin önemli detayların verilmesi, (11) Bagging MARS algoritması ile ilgili R script dosyalarının oluşturulması ve (12) Regresyon tipi problemler kapsamında kurulan modellere ait uyum iyiliği ölçütlerinin hesaplanması için geliştirilen ehaGoF paketinin tanıtılması amaçlanmıştır.
Sınıflandırma ve regresyon tipi problemlerin MARS algoritması ile çözümlenmesi konusunda yazılmış olan bu kitabın tüm araştırıcılara faydalı olmasını dileriz.
Taksitli alışveriş için sipariş tutarınız 50₺ ve üzerinde olmalıdır.
Taksit Sayısı Aylık Tutar(₺) Toplam Tutar(₺)
Peşin31,60 ₺31,60 ₺
2 Taksit15,80 ₺31,60 ₺
3 Taksit10,53 ₺31,60 ₺
4 Taksit7,90 ₺31,60 ₺
Taksit Sayısı Aylık Tutar(₺) Toplam Tutar(₺)
Peşin31,60 ₺31,60 ₺
2 Taksit15,80 ₺31,60 ₺
3 Taksit10,53 ₺31,60 ₺
4 Taksit7,90 ₺31,60 ₺
Taksit Sayısı Aylık Tutar(₺) Toplam Tutar(₺)
Peşin31,60 ₺31,60 ₺
2 Taksit15,80 ₺31,60 ₺
3 Taksit10,53 ₺31,60 ₺
4 Taksit7,90 ₺31,60 ₺
Taksit Sayısı Aylık Tutar(₺) Toplam Tutar(₺)
Peşin31,60 ₺31,60 ₺
2 Taksit15,80 ₺31,60 ₺
3 Taksit10,53 ₺31,60 ₺
4 Taksit7,90 ₺31,60 ₺
Taksit Sayısı Aylık Tutar(₺) Toplam Tutar(₺)
Peşin31,60 ₺31,60 ₺
Taksit Sayısı Aylık Tutar(₺) Toplam Tutar(₺)
Peşin31,60 ₺31,60 ₺
2 Taksit15,80 ₺31,60 ₺
3 Taksit10,53 ₺31,60 ₺
4 Taksit7,90 ₺31,60 ₺
Taksit Sayısı Aylık Tutar(₺) Toplam Tutar(₺)
Peşin31,60 ₺31,60 ₺
Taksit Sayısı Aylık Tutar(₺) Toplam Tutar(₺)
Peşin31,60 ₺31,60 ₺
SİTE HARİTASI
ÖNEMLİ BİLGİLER
ÖNCE ÇIKAN SAYFALAR
E-BÜLTEN ABONELİĞİ
Müşteri Hizmetleri 0312 418 20 10 Çalışma Saatleri 09:00 - 18:30
  • Nobel Kitap
  • Atlas Kitap
  • Nobel Çocuk
Nobel Akademik Yayıncılık Eğitim Danışmanlık Tic. Ltd. Şti. Kültür Mah. Mithatpaşa Cad. No : 74 B- 01/02 Kızılay / Çankaya / Ankara
Mesajınızı Bırakın

Mesajınız iletildi

En kısa sürede size dönüş yapılacaktır