Veri Madenciliğinde Kullanılan Regresyon Modelleri ve R ile Uygulamalı Örnekler — Emre Yakut Erkut Tekeli Hayri Abar İlkay Altındağ Orhan Abar Ömer Faruk Rençber Özlem Akay Özlem Kuru Sinan Mete

Günümüz dünyasında her saniye milyarlarca veri üretilmektedir Bununla birlikte üretilen verilerin çokluğu nedeniyle günümüz çağına Büyük Veri Çağı veya Bilgi Çağı denilmektedir Verilerin nitelikli anlamda bilgiye dönüştürülmesi gerek makro gerekse mikro açıdan büyük önem arz etmektedir Veri madenciliği verilerin derlenmesi analiz edilmesi ve nitelikli bilgi çıktısı hâline dönüştürülmesi sürecinin tamamına verilen isimdir Literatürde veri madenciliği uygulamaları kümeleme regresyon sınıflandırma veya birliktelik kural çıkarımları olarak uygulanmaktadır Bu açıdan 2020 yılında yayımlanan Veri Madenciliğinde Kullanılan Kümeleme Algoritmaları ve R ile Uygulamalı Örnekler başlıklı kitabın ardından regresyon modellerini konu alan bu kitap istifadeye sunulmuştur Bu kitapta genel olarak veri madenciliği kavramının tanımı yapılmış ardından modeller tek tek incelenmiştir Bu önemli kaynağın okuyucu ve araştırmacılar için katkı sağlaması temennisiyle Bu kitapta ele alınan konular şu şekildedir 1 Veri Bilimine Giriş ve Makine Öğrenme 2 Doğrusal ve Eğrisel Polinomial Regresyon Analizi 3 Karar Ağacı ve Rassal Orman Regresyon Modeli 4 MARS Yöntemi 5 Destek Vektör Makineleri 6 XGBOOST Yöntemi 7 LightGBM ve Catboost Algoritmaları 8 Yapay Sinir Ağları 9 ARIMA ve LSTM Modeli 10 Evrişimsel Sinir Ağları CNN Tanıtım Bülteninden

Günümüz dünyasında her saniye milyarlarca veri üretilmektedir Bununla birlikte üretilen verilerin çokluğu nedeniyle günümüz çağına Büyük Veri Çağı veya Bilgi Çağı denilmektedir Verilerin nitelikli anlamda bilgiye dönüştürülmesi gerek makro gerekse mikro açıdan büyük önem arz etmektedir Veri madenciliği verilerin derlenmesi analiz edilmesi ve nitelikli bilgi çıktısı hâline dönüştürülmesi sürecinin tamamına verilen isimdir Literatürde veri madenciliği uygulamaları kümeleme regresyon sınıflandırma veya birliktelik kural çıkarımları olarak uygulanmaktadır Bu açıdan 2020 yılında yayımlanan Veri Madenciliğinde Kullanılan Kümeleme Algoritmaları ve R ile Uygulamalı Örnekler başlıklı kitabın ardından regresyon modellerini konu alan bu kitap istifadeye sunulmuştur Bu kitapta genel olarak veri madenciliği kavramının tanımı yapılmış ardından modeller tek tek incelenmiştir Bu önemli kaynağın okuyucu ve araştırmacılar için katkı sağlaması temennisiyle Bu kitapta ele alınan konular şu şekildedir 1 Veri Bilimine Giriş ve Makine Öğrenme 2 Doğrusal ve Eğrisel Polinomial Regresyon Analizi 3 Karar Ağacı ve Rassal Orman Regresyon Modeli 4 MARS Yöntemi 5 Destek Vektör Makineleri 6 XGBOOST Yöntemi 7 LightGBM ve Catboost Algoritmaları 8 Yapay Sinir Ağları 9 ARIMA ve LSTM Modeli 10 Evrişimsel Sinir Ağları CNN

Günümüz dünyasında her saniye milyarlarca veri üretilmektedir Bununla birlikte üretilen verilerin çokluğu nedeniyle günümüz çağına Büyük Veri Çağı veya Bilgi Çağı denilmektedir Verilerin nitelikli anlamda bilgiye dönüştürülmesi gerek makro gerekse mikro açıdan büyük önem arz etmektedir Veri madenciliği verilerin derlenmesi analiz edilmesi ve nitelikli bilgi çıktısı hâline dönüştürülmesi sürecinin tamamına verilen isimdir Literatürde veri madenciliği uygulamaları kümeleme regresyon sınıflandırma veya birliktelik kural çıkarımları olarak uygulanmaktadır Bu açıdan 2020 yılında yayımlanan Veri Madenciliğinde Kullanılan Kümeleme Algoritmaları ve R ile Uygulamalı Örnekler başlıklı kitabın ardından regresyon modellerini konu alan bu kitap istifadeye sunulmuştur Bu kitapta genel olarak veri madenciliği kavramının tanımı yapılmış ardından modeller tek tek incelenmiştir Bu önemli kaynağın okuyucu ve araştırmacılar için katkı sağlaması temennisiyle Bu kitapta ele alınan konular şu şekildedir 1 Veri Bilimine Giriş ve Makine Öğrenme 2 Doğrusal ve Eğrisel Polinomial Regresyon Analizi 3 Karar Ağacı ve Rassal Orman Regresyon Modeli 4 MARS Yöntemi 5 Destek Vektör Makineleri 6 XGBOOST Yöntemi 7 LightGBM ve Catboost Algoritmaları 8 Yapay Sinir Ağları 9 ARIMA ve LSTM Modeli 10 Evrişimsel Sinir Ağları CNN

Günümüz dünyasında her saniye milyarlarca veri üretilmektedir Bununla birlikte üretilen verilerin çokluğu nedeniyle günümüz çağına Büyük Veri Çağı veya Bilgi Çağı denilmektedir Verilerin nitelikli anlamda bilgiye dönüştürülmesi gerek makro gerekse mikro açıdan büyük önem arz etmektedir Veri madenciliği verilerin derlenmesi analiz edilmesi ve nitelikli bilgi çıktısı hâline dönüştürülmesi sürecinin tamamına verilen isimdir Literatürde veri madenciliği uygulamaları kümeleme regresyon sınıflandırma veya birliktelik kural çıkarımları olarak uygulanmaktadır Bu açıdan 2020 yılında yayımlanan Veri Madenciliğinde Kullanılan Kümeleme Algoritmaları ve R ile Uygulamalı Örnekler başlıklı kitabın ardından regresyon modellerini konu alan bu kitap istifadeye sunulmuştur Bu kitapta genel olarak veri madenciliği kavramının tanımı yapılmış ardından modeller tek tek incelenmiştir Bu önemli kaynağın okuyucu ve araştırmacılar için katkı sağlaması temennisiyle Bu kitapta ele alınan konular şu şekildedir 1 Veri Bilimine Giriş ve Makine Öğrenme2 Doğrusal ve Eğrisel Polinomial Regresyon Analizi3 Karar Ağacı ve Rassal Orman Regresyon Modeli4 MARS Yöntemi5 Destek Vektör Makineleri6 XGBOOST Yöntemi7 LightGBM ve Catboost Algoritmaları8 Yapay Sinir Ağları9 ARIMA ve LSTM Modeli10 Evrişimsel Sinir Ağları CNN Tanıtım Bülteninden

Günümüz dünyasında her saniye milyarlarca veri üretilmektedir Bununla birlikte üretilen verilerin çokluğu nedeniyle günümüz çağına Büyük Veri Çağı veya Bilgi Çağı denilmektedir Verilerin nitelikli anlamda bilgiye dönüştürülmesi gerek makro gerekse mikro açıdan büyük önem arz etmektedir Veri madenciliği verilerin derlenmesi analiz edilmesi ve nitelikli bilgi çıktısı hâline dönüştürülmesi sürecinin tamamına verilen isimdir Literatürde veri madenciliği uygulamaları kümeleme regresyon sınıflandırma veya birliktelik kural çıkarımları olarak uygulanmaktadır Bu açıdan 2020 yılında yayımlanan Veri Madenciliğinde Kullanılan Kümeleme Algoritmaları ve R ile Uygulamalı Örnekler başlıklı kitabın ardından regresyon modellerini konu alan bu kitap istifadeye sunulmuştur Bu kitapta genel olarak veri madenciliği kavramının tanımı yapılmış ardından modeller tek tek incelenmiştir Bu önemli kaynağın okuyucu ve araştırmacılar için katkı sağlaması temennisiyle Bu kitapta ele alınan konular şu şekildedir 1 Veri Bilimine Giriş ve Makine Öğrenme 2 Doğrusal ve Eğrisel Polinomial Regresyon Analizi 3 Karar Ağacı ve Rassal Orman Regresyon Modeli 4 MARS Yöntemi 5 Destek Vektör Makineleri 6 XGBOOST Yöntemi 7 LightGBM ve Catboost Algoritmaları 8 Yapay Sinir Ağları 9 ARIMA ve LSTM Modeli 10 Evrişimsel Sinir Ağları CNN

Günümüz dünyasında her saniye milyarlarca veri üretilmektedir Bununla birlikte üretilen verilerin çokluğu nedeniyle günümüz çağına Büyük Veri Çağı veya Bilgi Çağı denilmektedir Verilerin nitelikli anlamda bilgiye dönüştürülmesi gerek makro gerekse mikro açıdan büyük önem arz etmektedir Veri madenciliği verilerin derlenmesi analiz edilmesi ve nitelikli bilgi çıktısı hâline dönüştürülmesi sürecinin tamamına verilen isimdir Literatürde veri madenciliği uygulamaları kümeleme regresyon sınıflandırma veya birliktelik kural çıkarımları olarak uygulanmaktadır Bu açıdan 2020 yılında yayımlanan Veri Madenciliğinde Kullanılan Kümeleme Algoritmaları ve R ile Uygulamalı Örnekler başlıklı kitabın ardından regresyon modellerini konu alan bu kitap istifadeye sunulmuştur Bu kitapta genel olarak veri madenciliği kavramının tanımı yapılmış ardından modeller tek tek incelenmiştir Bu önemli kaynağın okuyucu ve araştırmacılar için katkı sağlaması temennisiyle Bu kitapta ele alınan konular şu şekildedir 1 Veri Bilimine Giriş ve Makine Öğrenme 2 Doğrusal ve Eğrisel Polinomial Regresyon Analizi 3 Karar Ağacı ve Rassal Orman Regresyon Modeli 4 MARS Yöntemi 5 Destek Vektör Makineleri 6 XGBOOST Yöntemi 7 LightGBM ve Catboost Algoritmaları 8 Yapay Sinir Ağları 9 ARIMA ve LSTM Modeli 10 Evrişimsel Sinir Ağları CNN