Ders Notları

100% Complete (success)
Dikkat !!! Lütfen okuyunuz ...

Öğretim Üyesi (Üyeleri): Dr. Öğr. Üyesi Abdullah Nuri Dicle *

(*) Ders notu girebilmek için, bu alanda kendi isminiz yazıyor olmalı...

  • Bologna verilerinin girilmesi;
    ubys.omu.edu.tr adresinden,
    ÜBYS' de Öğretim Elemanları yetkisi seçilmeli... Öğretim elemanı danışmanlık işlemlerinden yapabilirsiniz...
Yıl: 2024, Dönem: Güz
Ders Kitabı / Malzemesi / Önerilen Kaynaklar

Pattern Recognition and Machine Learning, C. M. Bishop, 2006, Springer

Dersin İçeriği

Örüntü tanımaya giriş, Bayes karar teorisi, Üretici yöntemler, Ayrımcı yöntemler

Dersin Amacı

Bu dersin amacı istatistiksel sınıflandırma yöntemlerini Örüntü Tanıma alanı içinde öğretmektir.

Haftalık Ders İçeriği

Hafta Teorik Uygulama Laboratuar Ders Notları
1
2 Örüntü tanımaya giriş
3 Bayes karar teorisi
4 Bayes karar teorisi
5 Bayes tahmini
6 Bayes tahmini
7 Özellik seçimi ve çıkartma
8 ara sınav
9 Doğrusal Ayırıcı Fonksiyonlar
10 Parametrik Olmayan Örüntü Tanıma
11 Algoritma-bağımsız öğrenme
12 Sınıflandırıcıların karşılaştırılması
13 Çoklu algoritmalarla öğrenme
14 Proje sunumları