Tümevarım Öğrenme Tekniklerinden C4.5’in İncelenmesi

dc.contributor.advisor Kocabaş, Şakir tr_TR
dc.contributor.author Yıldırım, Savaş tr_TR
dc.contributor.department Savunma Teknolojisi tr_TR
dc.contributor.department Defence Technology en_US
dc.date 2003 tr_TR
dc.date.accessioned 2015-12-24T17:26:28Z
dc.date.available 2015-12-24T17:26:28Z
dc.description Tez (Yüksek Lisans) -- İstanbul Teknik Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, 2003 tr_TR
dc.description Thesis (M.Sc.) -- İstanbul Technical University, Institute of Science and Technology, 2003 en_US
dc.description.abstract Makine öğrenmesinin önemli tekniklerinden biri olan C4.5 (Karar Ağacı Eğitme Algoritması) ve eski uyarlaması ID3 ile farklılıkları bu tez kapsamında ele alınmıştır. Sadece C4.5 sisteminin getirdiği yaklaşımlar değil diğer yaklaşımlar da incelenmiştir. Tıp, Savunma, Ekonomi vb. bir çok alanda kullanılan karar destek sistemleri için önemli bir noktada duran karar ağacı oluşturma algoritmaları bu alanlarda çok faydalı işler görmektedir. Quinlan tarafından 1993’te C dilinde yazılan bu algoritma bu tez kapsamında Java programlama dilinin grafik desteği ile yazılmış ve bir çok deney yapılarak yaklaşımın zayıf ve güçlü yanları belirtilmiş ve bazı iyileştirmeler önerilmiştir. tr_TR
dc.description.abstract The thesis in hand deals with C4.5 (Decision Tree Construction Algorithm) as one of the most significant techniques of machine learning, and how it differs from its older version ID3. With this aim in mind, not only the approaches provided by C4.5 but also other approaches are examined. The decision tree algorithms are useful in a variety of spheres from defense to medicine or economics; and bear a vital importance for decision support systems in these areas. Written by Quinlan in 1993 in C programming language, this algorithm is written in this thesis with the graphic support of Java programming language and has been subject to many experiments that point out the strong and insufficient aspects of the approach. Some suggestions of improvement are also included. en_US
dc.description.degree Yüksek Lisans en_US
dc.description.degree M.Sc. tr_TR
dc.identifier.uri http://hdl.handle.net/11527/12051
dc.publisher Fen Bilimleri Enstitüsü tr_TR
dc.publisher Institute of Science and Technology en_US
dc.rights İTÜ tezleri telif hakkı ile korunmaktadır. Bunlar, bu kaynak üzerinden herhangi bir amaçla görüntülenebilir, ancak yazılı izin alınmadan herhangi bir biçimde yeniden oluşturulması veya dağıtılması yasaklanmıştır. tr_TR
dc.rights İTÜ theses are protected by copyright. They may be viewed from this source for any purpose, but reproduction or distribution in any format is prohibited without written permission. en_US
dc.subject Yapay Zeka tr_TR
dc.subject Karar Ağaçları tr_TR
dc.subject Tümevarım Öğrenme tr_TR
dc.subject Makine Öğrenmesi. tr_TR
dc.subject Artificial Intelligence en_US
dc.subject Decision Tree en_US
dc.subject Machine Learning en_US
dc.subject Inductive Learning en_US
dc.title Tümevarım Öğrenme Tekniklerinden C4.5’in İncelenmesi tr_TR
dc.title.alternative Research On C4.5 As One Of The Inductive Learning Techniques en_US
dc.type Thesis en_US
dc.type Tez tr_TR
Dosyalar
Orijinal seri
Şimdi gösteriliyor 1 - 1 / 1
thumbnail.default.placeholder
Ad:
2068.pdf
Boyut:
4.52 MB
Format:
Adobe Portable Document Format
Açıklama
Lisanslı seri
Şimdi gösteriliyor 1 - 1 / 1
thumbnail.default.placeholder
Ad:
license.txt
Boyut:
3.16 KB
Format:
Plain Text
Açıklama