Akademik - Bilimsel - Üniversite Ders Kitapları                             Farkımız kitaplarımızda...

Hakkımızda

Kitaplarımız

Hazırlanan Kitaplar

Satış/Dağıtım

Çalışmak

İletişim

Periyodik Dergi

Post-Edu Enstitüsü

Kitap Fuarları

Kurumsal Hizmetler

kavram ve Algoritmalariyla temel

Veri Madenciligi

Dr. Gökhan SILAHTAROGLU

Bu kitap, günümüzde gittikçe yayginlasan veri madenciligi konusunu ele almaktadir; kitapta, hemen her disiplin tarafindan çesitli amaçlar için kullanilan veri madenciligi konusu teknik açidan incelenmis ve literatürde adi sikça geçen algoritmalara iliskin çözümlü örnekler verilmistir; algoritmalarin çalisma ilkeleri ve kaba (pseudo) kodlari verilerek incelenmis olup kitabin sonunda da gerçek kodlar sunulmustur.

"Veri Madenciligi" adli bu kitabimiz bu alanda arastirma yapan veya yazilim gelistirmek isteyenlere yol gösterici nitelikte olup ayrica üniversitelerimizde verilen "Veri Madenciligi" dersleri için bir ders kitabi olma özelligindedir.

Kitapta, ayrica, birisi ticari digeri açik kaynak kodlu olmak üzere iki ayri yazilim tanitilmistir.

Kitabimizi, veri madenciligi konusuna giris yapmak isteyen, bu konudaki algoritmalari ögrenmek isteyen veya yazilim gelistirmek isteyen tüm arastirmaci ve ögrencilerimize öneririz.

Yine bir ilk, yine en iyisi... Papatya Yayincilik Egitim'den...

Akademik kitaplarda... yayineviniz...

"Veri Madenciligi"... kitapçinizdan isteyiniz...

IÇINDEKILER

Önsöz

Bölüm 1. Veri Madenciligi

1.1. Veri Madenciligi Uygulama Alanlari

1.2. Veri Ambarlari ve OLAP

1.3. Veri Madenciligi için Verilerin Hazirlanmasi

1.3.1.  Verilerin Temizlenmesi

1.3.2.  Verilerin Yeniden Yapilandirilmasi

1.4. Özet

1.5. Sorular

Bölüm 2.  Veri Madenciligi Modelleri

2.1. Deger Tahmini Modeli

2.2. Baglanti Analizi (Link Analysis)

2.3. Birliktelik Kurallari (Association Rules)

2.4. Örüntü Tanima

2.5. Ardisik Zaman Örüntüleri

2.6. Dolandiricilik Tespiti

2.7. Kümeleme analizi

2.8. Özet

2.9. Sorular

Bölüm 3. Siniflandirma

3.1. Karar Agaçlari

3.1.1.  ID3

3.1.2.  C 4.5 ve C 5

3.1.3.  CART

3.1.4.  SLIQ

3.1.5.  SPRINT

3.2.  Istatistige Dayali Algoritmalar

3.2.1. Bayesyen Siniflandirma

3.2.2. Regresyon

3.3. Mesafeye Dayali Siniflandirma Algoritmalari

3.3.1. K-En Yakin Komsu

3.4. Yapay Sinir Aglari

3.5. SEE5 Yazilimi

3.6 Özet

3.7. Sorular

Bölüm 4.  Birliktelik Kurallari ve Iliski Analizi

4.1. AIS Algoritmasi

4.2. SETM Algoritmasi

4.3. Apriori Algoritmasi

4.4. AprioriTid Algoritmasi

4.5. Diger Algoritmalar

4.6. Weka Yazilimi

4.7. Özet

4.8. Sorular

Bölüm 5. Kümeleme

5.1. Benzerlik ve  Uzaklik

5.2. Kümeleme Analizinin Siniflandirilmasi

5.3. Hiyerarsik Yöntemler

5.3.1. SLINK Algoritmasi ve Tek Baglanti Teknigi

5.3.2. CURE Algoritmasi

5.3.3. CHAMELEON Algoritmasi

5.3.4. BIRCH

5.4. Bölümlemeli (Partitioning) Yöntemler

5.4.1.  K- Means (K-Ortalama) Kümeleme

5.4.2.  PAM Algoritmasi

5.4.3.  CLARA Algoritmasi

5.4.4. CLARANS Algoritmasi

5.5. Yogunluga Dayali Algoritmalar

5.5.1  DBSCAN Algoritmasi

5.5.2. OPTICS Algoritmasi

5.5.3.  DENCLUE Algoritmasi

5.6. Grid Temelli Algoritmalar

5.6.1. STING Algoritmasi

5.6.2. Dalga Kümeleme (Wave Cluster)

5.6.3. CLIQUE Algoritmasi

5.7. Genetik Algoritmalar

5.8. Özet

5.9. Sorular

Ek-1: Korelasyon Hesaplama

Ek-2: Baye’s Teoremi

Ek-3: En Küçük Kareler ve Normalizasyon

Ek-4: Benzerlik Uzaklik

Kaynakça

Dizin

Teknik Bilgiler:

80 gr 1. hamur kagit.

16,5x24 cm2

Papatya Yayincilik Egitim; akademik/bilimsel kitaplarin üretim merkezi...