Araştırma Makalesi

Bayesci ağ yapısının öğrenilmesinde grafiksel bir yaklaşım

Cilt: 10 Sayı: 1 25 Haziran 2017
PDF İndir
TR EN

Bayesci ağ yapısının öğrenilmesinde grafiksel bir yaklaşım

Öz

Bu çalışmada, uzman bilgisi olmadığında Bayesci ağ yapısının öğrenilmesinde, çok boyutlu veri kümesindeki değişkenler arasındaki ilişki yapısını ortaya koyan Robust Coplot [1] grafiğinden yararlanılması önerilmiştir. Böylece, zaman alıcı öğrenme algoritmalarına gerek kalmadan Bayesci ağın oluşturulması sağlanmıştır. Önerilen yöntem bir veri kümesi üzerinde uygulanarak sonuçlar tartışılmış ve Robust Coplot grafiği ile veri kümesinin ön incelemesinin uzman bilgisi eksikliğini büyük ölçüde giderdiği gösterilmiştir.

Anahtar Kelimeler

Kaynakça

  1. [1] Y. K. Atilgan, 2016, Robust Coplot Analysis, Journal Communications in Statistics - Simulation and Computation, 45 (5), 1763-1775.
  2. [2] Ben-Gal, 2007, Bayesian Networks, Encyclopedia of Statistics in Quality &Reliability, F. Ruggeri, F.Faltin, R. Kenett, R. (eds), Wiley & Sons.
  3. [3] S.G. Boettcher, C. Dethlefsen, C., 2003, deal: A package for learning Bayesian networks, Journal of Statistical Software, 8 (20), 1-40.
  4. [4] D. M. Bravata, K. G. Shojania, I. Oklin, A. Raveh, 2007, CoPlot: A tool for visualizing multivariate data in medicine, Statistics in Medicine, 27 (12), 2234-2247.
  5. [5] D. Chickering, D. Geiger, D. Heckerman, 1995, Learning Bayesian networks: Search methods and experimental results, Proceedings of Fifth Conference on Artificial Intelligence and Statistics, Ft. Lauderdale, FL, 112–128.
  6. [6] H. Demirhan, Y. K. Atilgan, 2015, New horizontal global solar radiation estimation models for Turkey based on robust coplot supported genetic programming technique, Energy Conversion and Management, 106, 1013-1023.
  7. [7] Y. Dong-Peng, L. Jin-Lin, 2008, Research on personal credit evaluation model based on bayesian network and association rules, Knowledge Discovery and Data Mining, 2008. WKDD 2008. First International Workshop on, 457-460.
  8. [8] D. Ersel, 2012, An Original Combined Interestingness Measure in Association Analysis, Unpublished PhD Thesis, Hacettepe University Institute of Graduate Studies in Science, Ankara, Türkiye.

Ayrıntılar

Birincil Dil

Türkçe

Konular

-

Bölüm

Araştırma Makalesi

Yazarlar

Derya Ersel Bu kişi benim
Türkiye

Yayımlanma Tarihi

25 Haziran 2017

Gönderilme Tarihi

1 Eylül 2016

Kabul Tarihi

23 Haziran 2017

Yayımlandığı Sayı

Yıl 2017 Cilt: 10 Sayı: 1

Kaynak Göster

APA
Atılgan, Y. K., & Ersel, D. (2017). Bayesci ağ yapısının öğrenilmesinde grafiksel bir yaklaşım. İstatistikçiler Dergisi:İstatistik ve Aktüerya, 10(1), 1-10. https://izlik.org/JA96AD89LC
AMA
1.Atılgan YK, Ersel D. Bayesci ağ yapısının öğrenilmesinde grafiksel bir yaklaşım. JSSA. 2017;10(1):1-10. https://izlik.org/JA96AD89LC
Chicago
Atılgan, Yasemin Kayhan, ve Derya Ersel. 2017. “Bayesci ağ yapısının öğrenilmesinde grafiksel bir yaklaşım”. İstatistikçiler Dergisi:İstatistik ve Aktüerya 10 (1): 1-10. https://izlik.org/JA96AD89LC.
EndNote
Atılgan YK, Ersel D (01 Haziran 2017) Bayesci ağ yapısının öğrenilmesinde grafiksel bir yaklaşım. İstatistikçiler Dergisi:İstatistik ve Aktüerya 10 1 1–10.
IEEE
[1]Y. K. Atılgan ve D. Ersel, “Bayesci ağ yapısının öğrenilmesinde grafiksel bir yaklaşım”, JSSA, c. 10, sy 1, ss. 1–10, Haz. 2017, [çevrimiçi]. Erişim adresi: https://izlik.org/JA96AD89LC
ISNAD
Atılgan, Yasemin Kayhan - Ersel, Derya. “Bayesci ağ yapısının öğrenilmesinde grafiksel bir yaklaşım”. İstatistikçiler Dergisi:İstatistik ve Aktüerya 10/1 (01 Haziran 2017): 1-10. https://izlik.org/JA96AD89LC.
JAMA
1.Atılgan YK, Ersel D. Bayesci ağ yapısının öğrenilmesinde grafiksel bir yaklaşım. JSSA. 2017;10:1–10.
MLA
Atılgan, Yasemin Kayhan, ve Derya Ersel. “Bayesci ağ yapısının öğrenilmesinde grafiksel bir yaklaşım”. İstatistikçiler Dergisi:İstatistik ve Aktüerya, c. 10, sy 1, Haziran 2017, ss. 1-10, https://izlik.org/JA96AD89LC.
Vancouver
1.Yasemin Kayhan Atılgan, Derya Ersel. Bayesci ağ yapısının öğrenilmesinde grafiksel bir yaklaşım. JSSA [Internet]. 01 Haziran 2017;10(1):1-10. Erişim adresi: https://izlik.org/JA96AD89LC