370-398
Yeni ICOMP sınıfı kriterler, kovaryans karmaşıklığı, tahminlenmiş Fisher bilgi matrisi (FIM) tersi, model seçme, çok sınıflı destek vektör makineleri – yinelemeli özellikli eleme, müşteri profili ve segmantasyonu
ICOMP class of criteria, covariance complexity, estimated inverse-Fisher information matrix (FIM), model selection, multi-class support vector machine-recursive feature elimination (MSVM-RFE), customer profiling and segmentation
Aşırı Derecede Küçük Örneklem Problemi için Hibrit Regresyon Modeli
Celal Bayar Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi
ATMOSFERİK PARTİKÜL MADDELERİN MAKİNE ÖĞRENMESİ İLE TAHMİNİ: BEŞİKTAŞ, İSTANBUL ÖRNEĞİ
Konya Mühendislik Bilimleri Dergisi
ATMOSFERİK PARTİKÜL MADDELERİN MAKİNE ÖĞRENMESİ İLE TAHMİNİ: BEŞİKTAŞ, İSTANBUL ÖRNEĞİ
Konya Journal of Engineering Sciences
Su Kaynakları Yönetiminde Makine Öğrenmesi: Çeltik Sulaması Uygulama Örneği
Ünal KIZIL, Hakkı Fırat ALTINBİLEK
Eylem DENİZ, Hamparsum BOZDOGAN, Suman KATRAGADDA
e-Uluslararası Eğitim Araştırmaları Dergisi
Öğr.gör.dr.bekir MERAL, Bekir Fatih MERAL, Doç.dr.atilla CAVKAYTAR, Atilla CAVKAYTAR
Exploration of the Effect of Carbon Fiber Ratio and Dimensions on Electrical Conductivity in Mortars
Sürdürülebilir Mühendislik Uygulamaları ve Teknolojik Gelişmeler Dergisi
Hacer UZUNALİOĞLU, Salih YAZICIOĞLU, Adem AHISKALI, Hakan ÇAĞLAR
KEKKR için Model Seçme Kriterlerinin Performans Karşılaştırmaları: AIC, BIC, ICOMP ve WOLD'S R