Ders Kitabı / Malzemesi / Önerilen Kaynaklar
Bulut, H. R Uygulamalarıyla Çok Değişkenli İstatistiksel Yöntemler, Nobel Akademik Yayıncılık, 2018.
Altunkaynak, B. Veri Madenciliği Yöntemleri ve R Uygulamaları, Seçkin Yayıncılık, 2019.
J. Han, M. Kamber, and J. Pei, Data Mining: Concepts and Techniques, Second Edition, 2nd ed. Morgan Kaufmann, 2006.
J. Neter, W. Wasserman, and G. A. Whitmore, Applied Statistics, 4th ed. Allyn ve Bacon, 1992.
M. Doumpos and C. Zopounidis, Multicriteria decision aid classification methods. Springer, 2002.
M. R. Berthold and D. J. Hand, Intelligent Data Analysis, 2nd ed. Springer, 2007.
Dersin İçeriği
Dersin temel konuları: verileri tanımlayabilmek için grafiksel ve sayısal yöntemler, istatistiksel modellerin kullanılması, sınıflama ve kümeleme algoritmaları, ileri regresyon ve boyut indirgeme yöntemleridir.
Dersin Amacı
Bu dersin temel amacı veri madenciliğinin genel yapısı, sınıflama algoritmaları, ileri istatistiksel modelleri ve kümeleme algoritmalarını öğretmektir.
