Ders Notları İndİr

Makine Öğrenmesi

Makine Öğrenmesi - İçindekiler: Bilgisayar Mühendisliği Makine Öğrenmesi ders notudur. 2017-2018 makine öğrenmesi dersi vize ders notudur. Çok katmanlı algılayıcılar, sadece doğrusal problemleri değil doğrusal olmayan problemleri de çözümler. Genellikle delta öğrenme kurallarını kullanarak öğrenme işlemi gerçekleştirilir.Makine öğrenmesi ders notu içeriği: Vize soru ve çözümleri içerisindedir ve işlenen tüm konular not alınmıştır. Final sınavına kadar işlenen tüm konular mevcuttur. Örnek sorular ve çözümler bulunmaktadır. Çözülen örneklerin çoğu sınavda çıkan sorulardır. veri nasıl olmalı? veri seti öğrenme tipleri öğrenme algoritmaları öğrenme ne zaman durur? uzaklığa dayalı gruplandırma bulanık mantık kümeleme ve sınıflandırma k-means yeni merkez noktaları karar ağacı ID3 algoritması entropiye dayalı karar ağacı cart algoritması classification and regression tree bayes teoremi olasılık koşullu olasılık koşulsuz olasılık naive bayes teoremi sınıflandırma yöntemleri karar ağaçları ile sınıflandırma örnek sorular ve çözümleri çalışma soruları ve çözümleri yapay sinir ağları yapay sinir ağları yönteminin avantajları ve dezavantajları tek katmanlı algılayıcılar çok katmanlı algılayıcılar bulanık mantık bulanık mantık avantajları ve dezavantajları üyelik fonksiyonu üçgen üyelik fonksiyonu yamuk üyelik fonksiyonu bulanık içerme kuralları durulaştırma yöntemleri ve örneklerDiğer makine öğrenmesi dersi arama kriterleri makine öğrenmesi ders notları,makine öğrenmesi pdf,makine öğrenmesi ders notları pdf,makine öğrenmesi özet,makine öğrenmesi konu anlatımı,makine öğrenmesi dersi,makine öğrenmesi konuları,makine öğrenmesi sınava hazırlık,bü makine öğrenmesi ders notları,makine öğrenmesi örnekler,makine öğrenmesi soru çözümleri, (15/11/2024 17:19)

Ders notu PDF formatında ve 6 MB büyüklüğünde.

Ders notu sistemde onaylanmış, indirilebilir.