K-means Sınıflandırması

K-means sınıflandırması, n tane verinin k tane sınıfa bölünmesiyle ilişkilendirilir, her bir obje kendisine en yakın özellikteki sınıfa atanır. K means sınıflandırmasında küme içi varyansı veya en küçük kareler hatasını en düşük seviyede tutmaktadır: Algoritma Verileri, k'nın önceden tanımlandığı k gruplarına kümeler.Sınıfın merkezinde rastgele k noktası seçilir.Her sınıftaki verilerin ortalaması hesaplanır.Her sınıfa birbirini takip eden … K-means Sınıflandırması yazısını okumaya devam et

Destek Vektör Makineleri (SVM)

Giriş SVM' de sınıflandırma 2 sınıf arasında hiperdüzlem oluşturarak bu düzlemler arası marjini en büyük olan seçilerek sınıflandırma yapılır. En büyük hiperdüzlemi çizebilmek için her iki sınıfa da yakın farklı 2 paralel doğru çizilebilir. Bu doğrulara destek vektörleri adı verilir. İki doğru arasındaki uzaklık ise marjin genişliği olarak adlandırılır. Şekil 1.1 Destek vektörleri (1) Şekil … Destek Vektör Makineleri (SVM) yazısını okumaya devam et

Çok Katmanlı Yapay Sinir Ağları

2.GİRİŞ Çok katmanlı bir YSa tek veya daha fazla gizli katmanı olmasıyla tek katmanlı bir YSa ile benzer yapıya sahiptir. Şekil 2.1' de çok katmanlı bir YSa örneği görebilirsin. Şekil 2.1 Üç katmanlı sinir ağı Şimdi girdi ve ağırlıkları bilindiği zaman ağdaki çıktıyı nasıl hesaplayabileceğimize bakalım. Sinir ağlarındaki verilen değerlerin çıktılarını hesaplanması ileri besleme olarak … Çok Katmanlı Yapay Sinir Ağları yazısını okumaya devam et

Yapay Sinir Ağlarına Giriş

1.GİRİŞ Yapay sinir ağları (YSa) beynimizdeki sinir sisteminin taklididir. Bir insan beyninde sinir ağları, nöron ağlarıyla birbirine bağlıdır. Öğrenme, sinir bağlantılarını harekete geçirerek ve bu bağlantıları pekiştirerek gerçekleşir. Yapay sinir ağları beyin davranışlarını sadeleştirmeyi ve taklit etmeyi dener. Denetimli ve denetimsiz öğrenme olarak iki sınıfa ayrılır. Denetimli öğrenmede, sisteme girdi ve çıktı verileri girerek onların … Yapay Sinir Ağlarına Giriş yazısını okumaya devam et