Show simple item record

dc.contributor.advisorGüvenir, Halil Altay
dc.contributor.authorÜnsal Koç, Hakime
dc.date.accessioned2020-12-02T12:50:50Z
dc.date.available2020-12-02T12:50:50Z
dc.date.submitted1995
dc.date.issued2018-08-06
dc.identifier.urihttps://acikbilim.yok.gov.tr/handle/20.500.12812/37354
dc.description.abstractÖZET ÇAKIŞIK ÖZELLİK ARALIKLARI İLE SINIFLANDIRMA Hakime Unsal Koç Bilgisayar ve Enformatik Mühendisliği, Yüksek Lisans Danışman: Doç. Dr. H. Altay Güvenir Ocak 1995 Bu tezde örnek-tabanlı öğrenme için çakışık özellik aralıklarına dayalı yeni bir teknik sunulmuştur. Çakışık Özellik Aralıkları ile Sınıflandırma (COFI) bu yöntemin özel bir uygulamasıdır. Bu çıkarımsal, artımlı ve yönlendirilmiş öğrenme tekniğinde en temel gösterim birimi aralıktır. COFI algoritması tüm özelliklere ait her sınıf eksenindeki aralıkların izdüşümünü öğrenir. Aralıklar ilk olarak sınıf eksenlerinde birer noktadırlar, daha sonra tüm bir eksen boyunca genelleştirmeyle genişlerler. Bu algoritmada herhangi bir özelleştirme gerçek- leştirilmez. Öğrenme işleminden sonra, tahmin etme işlemi özelliklerin kendi adlarına yaptığı tahminler arasındaki oy çokluğuna dayanır. Anahtar Sözcükler: öğrenme, yönlendirilmiş öğrenme, çıkarımsal öğrenme, artımlı öğrenme, çakışık özellik aralıkları, sınıf tanımı iv
dc.description.abstractABSTRACT CLASSIFICATION WITH OVERLAPPING FEATURE INTERVALS Hakime Unsal Koç M.S. in Computer Engineering and Information Science Advisor: Assoc. Prof. H. Altay Güvenir January, 1995 This thesis presents a new form of exemplar-based learning method, based on overlapping feature intervals. Classification with Overlapping Feature Intervals (COFI) is the particular implementation of this technique. In this incremental, inductive and supervised learning method, the basic unit of the representation is an interval. The COFI algorithm learns the projections of the intervals in each class dimension for each feature. An interval is initially a point on a class dimension, then it can be expanded through generalization. No specialization of intervals is done on class dimensions by this algorithm. Classification in the COFI algorithm is based on a majority voting among the local predictions that are made individually by each feature. Keywords: machine learning, supervised learning, inductive learning, incre mental learning, overlapping feature intervals, concept description 111en_US
dc.languageEnglish
dc.language.isoen
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/embargoedAccess
dc.rightsAttribution 4.0 United Statestr_TR
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
dc.subjectBilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontroltr_TR
dc.subjectComputer Engineering and Computer Science and Controlen_US
dc.titleClassification with overlapping feature intervals
dc.title.alternativeÇakışık özellik aralıkları ile sınıflandırma
dc.typemasterThesis
dc.date.updated2018-08-06
dc.contributor.departmentDiğer
dc.subject.ytmComputer assisted instruction
dc.subject.ytmTeaching methods
dc.identifier.yokid38668
dc.publisher.instituteMühendislik ve Fen Bilimleri Enstitüsü
dc.publisher.universityİHSAN DOĞRAMACI BİLKENT ÜNİVERSİTESİ
dc.identifier.thesisid38668
dc.description.pages88
dc.publisher.disciplineDiğer


Files in this item

Thumbnail

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record

info:eu-repo/semantics/embargoedAccess
Except where otherwise noted, this item's license is described as info:eu-repo/semantics/embargoedAccess