Merhaba, benim tez konum veri madenciliği ve makine öğrenmesi teknolojilerini kullanarak bir hava durumu tahmini uygulaması geliştirmek. Tahmin edebileceğiniz gibi veriler elimde mevcut fakat verileri uygulamaya nasıl öğreteceğimi bilmiyorum. Yaptığım araştırmalarda Naive Bayes sınıflandırma algoritmasının en uygun olduğu sonucuna vardım ama başka bir yöntem ile de tahmin ettirip iki yöntemi karşılaştırmak istiyorum. Yardım edebilecek arkadaşlara şimdiden teşekkürler.

soruldu: 09 Nis, 15:11

emrehan's gravatar image

emrehan
011
cevap kabul oranı: 0%

"Yardım edebilecek arkadaşlara şimdiden teşekkürler." Nasil bir yardim? Dokuman mi ariyorsun? Yoksa kod mu? Google'da bulamadin mi? Yoksa parasiyla yaptirmak mi istiyorsun?

(09 Nis, 17:33) NoName NoName's gravatar image

dokumandan ziyade örnek kod arıyorum mesela naive bayes yöntemiyle ya da decision tree ile yapılmış bir veri madenciliği uygulaması olabilir. benim elimde olan verilerin hepsi sayısal 13-14 parametre var bu parametrelere göre hava durumunu tahmin ettirmem lazım ama bulduğum örnekler sayısal değil genelde string parametreleri olan örnekler o yüzden verileri öğretmek için nasıl bir formül kullanmam gerektiğini belirleyemedim.

(09 Nis, 19:37) emrehan emrehan's gravatar image

Sas ve R dilleri bu işler için üretilmiş dillerdir,bu diller ile ilgili ornek yüzlerce kod bulabilirsiniz,mantığı anlayınca c# diline dökmeniz çok kolay olur

permanent link

cevaplandı: 11 Nis, 08:16

ShooterLens's gravatar image

ShooterLens
277101425
cevap kabul oranı: 0%

Cevabınız
toggle preview

Bu soruyu takip et

E-Posta üzerinden:

Üyelik girişi yaptıktan sonra abonelik işlemlerini yapabilirsiniz

RSS üzerinden:

Cevaplar

Cevaplar ve Yorumlar

Yazı Formatlama

  • *italic* ya da _italic_
  • **bold** ya da __bold__
  • link:[text](http://url.com/ "başlık")
  • resim?![alt text](/path/img.jpg "başlık")
  • liste: 1. Foo 2. Bar
  • temel HTML etiketleri de kullanılabilir

Bu sorunun etiketleri:

×238
×10
×2
×2

Soruldu: 09 Nis, 15:11

Görüntüleme: 279 kez

Son güncelleme: 11 Nis, 08:16

powered by BitNami OSQA