Eskişehir Teknik Üniversitesi Eskişehir Teknik Üniversitesi
  • Kurumsal
  • Akademik Programlar
  • Öğrenci İçin Bilgi
  • English
Program Hakkında Eğitim Amaçları Program Yeterlilikleri (Çıktıları) Dersler - AKTS Kredileri Alan Yeterlilikleri Ders - Prog. Yeterlilik İlişkileri Alan & Prog. Yeterlilik İlişkileri Ders - Sürdürülebilir Kalkınma Amaçları İlişkisi
  • Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  • Endüstri Mühendisliği Anabilim Dalı
  • Endüstri Mühendisliği ABD Doktora
  • Dersler - AKTS Kredileri
  • Matematiksel Programlama ile Veri Madenciliği
  • Tanıtım
  • Tanıtım
  • Öğrenme Çıktıları
  • Program Çıktılarına Katkısı
  • Öğrenme Çıktısının Program Çıktılarına Katkısı

Ders Bilgileri

Ders Kodu - Ders Adı ENM612 - Matematiksel Programlama ile Veri Madenciliği
Ders Türü Seçmeli Dersler
Ders Dili Türkçe
Teori + Uygulama 3+0
AKTS 7.5
Öğretim Elemanları PROFESÖR DOKTOR GÜRKAN ÖZTÜRK
Dersin Veriliş Biçimi Yüz yüze,
Dersin Önkoşulları
Önerilen Dersler Yöneylem araştırması, Bilgisayar Programlama
Zorunlu ya da Önerilen Kaynaklar Tan, P.N., Steicnbach, M., Kumar, V. (2005), Introduction to Data Mining, Addison-Wesley Longman Publishing Co., Inc., Boston, MA, USAhttp://www-users.cs.umn.edu/~kumar/dmbook/index.php Alpaydin E., (2004), Introduction to Machine Learning, MIT Press, Cambridge
Okuma Listesi
Değerlendirme
Staj & Uygulama
Sürdürülebilir Kalkınma Amaçları

Ders İçeriği

Haftalar Konular
1. hafta Veri Madenciliği nedir?
2. hafta Veri Madenciliği problemleri hangileridir? Kümeleme, sınıflandırma, birliktelik analizi problemleri.
3. hafta Kümeleme Problemleri ve çözüm yaklaşımları
4. hafta Matematiksel programlama ile kümeleme probleminin çözümü
5. hafta Sınıflandırma problemleri ve çözüm yaklaşımları
6. hafta Matematiksel programlama ile sınıflandırma problemleri için çözüm yaklaşımları
7. hafta Hiperdüzlemler ile sınıflandırma yaklaşımları (robust doğrusal programlama, h-polihedral, vs)
8. hafta Destek Vektör Makineleri
9. hafta Polyhedral Konik Fonksiyonlar temelli sınıflandırma yaklaşımları
10. hafta Polyhedral konik fonksiyonları algoritması
11. hafta Tamsayılı PKF modeli
12. hafta Büyük boyutlu sınıflandırma problemleri için kmeans temelli PCF-RLP
13. hafta Birliktelik Analizi Problemleri ve çözüm yaklaşımları
14. hafta Matematiksel programlama ile birliktelik analizi problemleri için çözüm yaklaşımları

Öğretim Yöntem ve Teknikleri

  • Öğretim Yöntemleri
  • Anlatım
  • Soru-Yanıt
  • Örnek Olay İncelemesi
  • Sorun/Problem Çözme

Ölçme ve Değerlendirme

Değerlendirme Yöntemi ve Geçme Kriterleri
Sayısı Yüzde (%)
1.Ara Sınav 1 20
Ödev 1 20
Dönem Sonu Sınavı 1 60
Toplam (%) 100
  • Kurumsal
  • İsim ve Adres
  • Akademik Takvim
  • Yönetim Kadrosu
  • Kurum Hakkında
  • Akademik Programlar
  • Genel Kabul Şartları
  • Önceki Öğrenmenin Tanınması
  • Kayıt İşlemleri
  • AKTS Kredi Sistemi
  • Akademik Danışmanlık
  • Akademik Programlar
  • Doktora / Sanatta Yeterlik
  • Yüksek Lisans
  • Lisans
  • Önlisans
  • Açık ve Uzaktan Eğitim Sistemi
  • Öğrenci İçin Bilgi
  • Şehirde Yaşam
  • Konaklama
  • Beslenme Olanakları
  • Tıbbi Olanaklar
  • Engelli Öğrenci Olanakları ı
  • Sigorta
  • Maddi Destek
  • Öğrenci İşleri Daire Başkanlığı
  • Öğrenci İçin Bilgi
  • Öğrenim Olanakları
  • Uluslararası Programlar r
  • Değişim Öğrencileri için Pratik Bilgiler
  • Dil Kursları
  • Staj
  • Sosyal Yaşam ve Spor Olanakları
  • Öğrenci Kulüpleri