| Dersin Amacı | Veri Madenciligi Kavramları, Veri Hazırlama
Teknikleri, istatistiksel Analiz tekniklerini ögretmektir.
|
|---|
| Dersin İçeriği | Veri madenciliği Kavramları, Veri ambarları ve OLAP teknolojisi, Veri Hazırlama Teknikleri, Veri Madenciliğinde İstatistiksel Yöntemler, Karar Ağaçları, Kümeleme Algoritmaları , Birliktelik Kuralları, Performans arttırma: Bagging, Boosting, Örnek Çalışmalar: Sepet Analizi ve Kredi Risk skorlama. |
|---|
| Ders Kitabı / Malzemesi / Önerilen Kaynaklar | - Data Mining , J. Han – M. Kamber, Morgan-Kaufman,
Academic Press, 2001.
- Data Mining:Practical Machine Learning Tools and Techniques, Third Edition, Ian H. Witten , Eibe Frank , Mark A. Hall,Morgan_Kaufman Series, 2011
|
|---|
