| Makine öğrenmesi veveri madenciliği |
| --- |
|  |
| Problemler
* Sınıflandırma
* Kümeleme
* Regresyon
* Anomali tespiti
* Association rules
* Pekiştirmeli öğrenme
* Yapılandırılmış tahmin
* Öznitelik mühendisliği
* Öznitelik öğrenmesi
* Öznitelik çıkarımı
* Online öğrenme
* Yarı-gözetimli öğrenme
* Gözetimsiz öğrenme
* Sıralama öğrenme
* Gramer Tümevarımı

 |
| Gözetimli öğrenme 
* Karar ağacı
* Birlik öğrenmesi
* *k*-YK
* Doğrusal regresyon
* Naive Bayes
* Sinir ağları
* Lojistik regresyon
* Relevance vector machine (RVM)
* Support vector machine (SVM)
* Rastgele orman

 |
| Kümeleme
* BIRCH
* Hiyerarşik
* *k*-means
* Beklenti maksimizasyon
* DBSCAN
* OPTICS
* Mean-shift

 |
| Boyut indirgeme
* Faktör analizi
* CCA
* ICA
* LDA
* NMF
* PCA
* t-SNE

 |
| Yapılandırılmış tahmin
* Grafiksel modeller (Bayes ağları, CRF, HMM)

 |
| Anomali tespiti
* *k*-NN
* Local outlier factor

 |
| Sinir ağları
* Perseptron
* Otokodlayıcı
* Derin öğrenme
* RNN
* LSTM
* Kısıtlı Boltzmann makinesi
* SOM
* Kıvrımlı sinir ağları

 |
| Pekiştirmeli öğrenme
* Q-Learning
* SARSA
* Temporal Difference (TD)

 |
| Teori
* Bias-variance ikilemi
* Hesaplamalı öğrenme teorisi
* Empirik risk minimizasyonu
* Occam learning
* PAC learning
* İstatistiki öğrenme teorisi
* VC theory

 |
| Konferanslar ve dergiler
* NIPS
* ICML
* ML
* JMLR
* ArXiv:cs.LG

 |
| * g
* t
* d
 |

**Destek vektör makinesi** (kısaca **DVM**), eğitim verilerindeki herhangi bir noktadan en uzak olan iki sınıf arasında bir karar sınırı bulan vektör uzayı tabanlı makine öğrenme yöntemi olarak tanımlanabilir.

==

x\_i ile temsil edilen her girdi, D özelliğine sahip olsun ve sadece {\displaystyle y\_{i}} = -1 ya da +1 sınıflarından birine ait olsun, bu durumda tüm girdileri şöyle gösterebiliriz:


{

x

i

,

y

i

}

|

i
=
1
…
L
,

y

i

∈
{
−
1
,
1
}
,
x
∈

ℜ

D

{\displaystyle \{x\_{i},y\_{i}\}|i=1\ldots L,y\_{i}\in \{-1,1\},x\in \Re ^{D}}

{\displaystyle \{x_{i},y_{i}\}|i=1\ldots L,y_{i}\in \{-1,1\},x\in \Re ^{D}}Doğrusal olmayan veri kümesinin DVM ile sınıflandırılması
----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

Veri kümeleri

Doğrusal ayrışabilen ve doğrusal ayrılamayan iki ayrı veri seti
### Kernel yöntemleri

Veri kümesinin doğrusal olarak sınıflandırılması mümkün olmayan durumlarda, her bir verinin üst özellik uzayıyla eşlenmesi ve yine bu yeni uzayda bir hiper düzlem yardımıyla sınıflandırılması yöntemine verilen isimdir.

#### Radial Basis Function (RBF) Kernel



K
(
x
,
y
)
=

e

γ

|

x
−
y

|

2



{\displaystyle K(x,y)=e^{\gamma |x-y|^{2}}}

{\displaystyle K(x,y)=e^{\gamma |x-y|^{2}}}
#### Çok terimli (Polinomial) Kernel



K
(
x
,
y
)
=

(
x
⋅
y
+
1
)

n

{\displaystyle K(x,y)={(x\cdot y+1)}^{n}}

{\displaystyle K(x,y)={(x\cdot y+1)}^{n}}

Çok sınıflı verinin DVM ile sınıflandırılması
---------------------------------------------

Destek vektör makineleri daha çok iki sınıftan olusan (binary classification) veriyi ayırmada kullanılmaktadır, örneğin bir veri kümesindeki her bir veriyi kadın veya erkek olarak ayırmak. Buna karşın veriler bazen ikiden fazla sınıfa ait olabilirler bu gibi durumlarda temel DVM algoritması işlevsiz bir hale gelir. Örneğin farklı cinsten olan köpeklerin belli başlı özelliklerinin tutulduğu bir veri kümesinin bu özellikleri baz alarak sınıflandırılması gibi Golden Retriever, Siberian Husky, German Shepherd, Pug vb.

### Bire çok yaklaşım

Genel anlamda sınıf sayısı kadar DVM'nin birbirine füzyonuyla elde edilir. Her DVM çıkan her bir sınıfı diğer sınıflarla karşılaştırarak bir sonuca ulaşır. Eğer N kadar sınıf varsa N sayıda DVM eğitilerek bu DVM'lerin birbiriyle kıyaslanarak hangi sınıf için en güvenilir sonucun çıktığına bakılarak sınıflandırma yapılır.


f
(
x
)
=
a
r
g

max

i

f

i

(
x
)

{\displaystyle f(x)=arg\max \_{i}f\_{i}(x)}

{\displaystyle f(x)=arg\max _{i}f_{i}(x)}{\displaystyle x} girdi vektörü olmakla beraber {\displaystyle i} sınıfı temsil etmektedir.

### Bire bir yaklaşım

Bire bir yönteminde her bir sınıf ikilisi için farklı bir DVM eğitilir ve eğitilen DVM'lerden hangi sınıfın en çok "+1" olarak sınıflandırıldığına bakılır ve böylece sınıflandırma işlemi gerçekleştirilir. Bu yöntem *bire çok yöntemine* göre hesaplama gücü yönünden oldukça "pahalı" bir yöntemdir. Bunun sebebi, eğer N kadar sınıf varsa bu durumda {\displaystyle {N(N-1) \over 2}} sayıda DVM eğitilmesi gerekmesidir.



f
(
x
)
=
a
r
g

max

i

(

∑

j

f

i
j

(
x
)

)

{\displaystyle f(x)=arg\max \_{i}{\Bigl (}\sum \_{j}f\_{ij}(x){\Bigr )}}

{\displaystyle f(x)=arg\max _{i}{\Bigl (}\sum _{j}f_{ij}(x){\Bigr )}}{\displaystyle x} girdi vektörü olmakla beraber {\displaystyle i} ve {\displaystyle j} sınıfları temsil etmektedirler.

|  |  |
| --- | --- |
| Otorite kontrolü Bunu Vikiveri'de düzenleyin | 
* BNF: cb16627142b (data)
* GND: 4505517-8
* LCCN: sh2008009003
* NKC: ph606738
* NLI: 987007539991605171

 |

Kaynakça
--------

1. ↑  SCHLKOPF, BERNHARD. (2018). *LEARNING WITH KERNELS : support vector machines, regularization, optimization, and beyond*. [Place of publication not identified],: MIT Press. ISBN 0-262-53657-9. OCLC 1039411838.
2. ↑  *Computational intelligence paradigms in advanced pattern classification*. Ogiela, Marek R. Jain, L. C. Berlin: Springer. 2012. s. 179. ISBN 978-3-642-24049-2. OCLC 773925178.