|
Hafta
|
Konular
|
Ön Hazırlık
|
|
1
|
Çok değişkenli istatistiksel analizler tekrar
|
|
|
2
|
Veri madenciliğine giriş ve veri madenciliği süreci
|
|
|
3
|
Veri madenciliği fonksiyonları (tahmin, tanımlama)
|
|
|
4
|
Veri madenciliği algoritmaları
|
|
|
5
|
Sınıflandırma ve sınıflandırma yöntemleri
|
|
|
6
|
Bellek tabanlı yöntemler (k-en yakın komşu algoritması)
|
|
|
7
|
Yapay sinir ağları, Karar ağaçları
|
|
|
8
|
Bayes, Regresyon
|
|
|
9
|
Genetik algoritmalar
|
|
|
10
|
Kümeleme (Benzerlik ölçüsü, kümeleme yöntemleri)
|
|
|
11
|
Model değerlendirme yöntemleri
|
|
|
12
|
Araştırma Metodolojisinde Yeni Yönelimler
|
|
|
13
|
WEKA ile Veri madenciliği uygulamaları
|
|
|
14
|
R ile Veri Madenciliği Uygulamaları
|
|