Veri Madenciliği Konuları?

Veri madenciliği ilgili yazılarımıza devam ediyoruz. Bu yazıda veri madencilerinin ilgilendiği konulara bir göz atacağız.

Şemaya ek olarak kullanılan yöntemlerden bahsedebiliriz.

Örneğin; Eğiticili Öğrenme içinde bulunan sınıflandırmaya Karar Ağaçları, Bayes Sınıflandırıcıları, Yapay Sinir Ağları gibi yöntemlere sahiptir. Diğer yandan Kümeleme, K-Means, Hiyerarşik Kümeleme, Genetik Algoritmalar metotlarını barındırır.

İstediğiniz verilere hemen ulaşmanız dileğiyle, hoşça kalın! J

Veri Madenciliği Nedir?

Veri madenciliği ile ilgili birkaç yazı yazmak istiyorum. Bu yazılara başlamadan önce veri madenciliğinin ne olduğuna bakmamız gerek diye düşünüyorum.

Veri madenciliği; büyük miktardaki verinin, bu veriden anlamlı örüntü ve kurallar çıkarılması amacıyla analiz edilmesidir. Veri madenciliği kümeleme, tahmin, tanımlama ve görselleştirme, sınıflandırma ve birliktelik kuralları gibi tekniklerden yararlanmaktadır. (alıntıdır; Alpaydın Ethem, Zeki Veri Madenciliği ve Tuğba Şimşek Gürsoy, Veri Madenciliği ve Bilgi Keşfi)

Görüşmek üzere, iyi çalışmalar! J

Entropi Nedir?

Entropi için çok kesin bir cevap bulunmamakla birlikte birkaç tanımı bulunmakta. Fizikte, felsefe alanlarında da tanımları mevcuttur fakat biz istatistik alanlarında karşımıza çıkan entropinin tanımına bakalım;

Entropy, bir sistemin veya durumun rastgeleliği, belirsizliği ve beklenmeyen durumun ortaya çıkma olasılığının, sayısını veya değerini gösterir.

İyi çalışmalar. J