Hoşgeldiniz, Misafir . Oturum Aç . English
Neredeyim: Ninova / Dersler / Fen Bilimleri Enstitüsü / TEL 613E - İstatistiksel Örüntü Analizi ve Sınıflandırma
 

TEL 613E - İstatistiksel Örüntü Analizi ve Sınıflandırma

Dersin Amaçları

1. İstatistiksel örüntü analizi ve örüntü sınıflandırmanın temellerinin uygulamalardan örneklerle anlatılması.
2. Çeşitli tip ve ölçeklerde çok boyutlu veri işleme tekniklerinin ve ilgili veri öbekleme ve sınıflandırma algoritmalarının öğretilmesi.

Dersin Tanımı

Temel kavramlar: örüntü, öznitelik vektörleri, sınıflandıncılar. Çok boyutlu olasılık dağılımlan ve çok boyutlu veri üretme. Bayesçi öngörü, doğrusal ayırdetme fonksiyonları, yeğinlik öngörme, öğreticili ve öğreticisiz sınıflandırma. Çok boyutta en büyük olabilirlik ve en büyük sonsal dağılım (MAP) öngörü teknikleri. Özdeğer ayrıştırma ve Temel bileşen analizi (PCA) . Parzen pencereleme, LMS ve DVM sınıflandırıcılar. K-en yakın komşuluk sınıflandırıcı. K-ortalamalı öbekleme. Karışım modelleri, beklenen değer enbüyükleme. Bayesçi öğrenme. Öznitelik altküme seçimi. Sınıflandırıcıların ümleştirilmesi, paketleme, destekleme, ve sensör tümleştirme. Başarım öngörümü, alıcı işletim eğrisi (ROC), f-ölçütü, geri bildirim, duyarlılık, güvenilirlik aralığı. Saklı Markov modelleri. Konuşma, ses, imge ve video işlemede örüntü sınıflandırma uygulamaları.

Koordinatörleri
Bilge Günsel Kalyoncu
Dersin Dili
İngilizce
 
 
Dersler . Yardım . Hakkında
Ninova, İTÜ Bilgi İşlem Daire Başkanlığı ürünüdür. © 2020