>
Dersin Adı | Dersin Kodu | Dersin Türü | Dersin Düzeyi | Dersin Yılı | Dersin Verildiği Dönem | AKTS Kredisi |
---|---|---|---|---|---|---|
Bilgi Keşfi ve Madenciliği | BTM547 | Seçmeli | Yüksek lisans | 1 | Bahar | 8 |
Doç. Dr. Zeynep Hilal KİLİMCİ
Arş. Gör. Seda BALTA
1) Öğrenciler Veri Madenciliği temel kavramlarını öğrenme ve uygulayabilme bilgi ve becerisi kazanacaklardır
2) Öğrenciler Veri önişleme-(Veri temizleme, birleştirme) yöntemlerini öğrenecektir.
3) Öğrenciler Veri indirgeme yöntemleri öğrenecektir.
4) Öğrenciler eğiticili ve eğiticisiz yöntemlerle sınıflama ve kümeleme yöntemlerini öğreneceklerdir.
5) Öğrenciler birliktelik kuralları hakkında bilgi sahibi olacaklardır.
Program Yeterlilikleri | ||||||||
1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | ||
Öğrenme Kazanımları | ||||||||
1 | ||||||||
2 | Yüksek | |||||||
3 | ||||||||
4 | ||||||||
5 |
Yüz Yüze
Yok
İstatistik ve Olasılık
Veri Madenciliği Kavramları, Veri Hazırlama Teknikleri, İstatistiksel Öğrenme Teorisi, Denetimli, Yarı-Denetimli ve Denetimsiz Öğrenme Temelleri, Kümeleme Metodları, Karar Ağaçları ve Karar Kuralları, Birliktelik Kuralları,Sınıflandırma
1- Foundations of Statistical Natural Language Processing, by C. Manning and H. Schütze (2003).
2- Introduction to Information Retrieval, Manning, Raghavan and Schütze, Cambridge University Press (2008)
3- Mining the Web: Discovering Knowledge from Hypertext Data, Chakrabarti (2003)
4- Information Retrieval: A book by C. J. van RIJSBERGEN
Türkçe
İstenmemekte