Learning rules and exceptions for regression: The rex algorithm
Regresyon için kural ve istisnaların öğrenilmesi: Rex algoritması
- Tez No: 129312
- Danışmanlar: DOÇ. DR. ETHEM ALPAYDIN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Algoritmalar, Regresyon, Rex yöntemi, Algorithms, Regression, Rex method
- Yıl: 2002
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Boğaziçi Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
ÖZET REGRESYON İÇİN KURAL VE İSTİSNALARIN ÖĞRENİLMESİ: REX ALGORİTMASI İnsan zihni birçok kavramı genel bir kural ve birkaç istisna olarak şekillendirir. Kural basit olup çoğu durumda geçerliyken, istisnalar kuralın basitliğini ve kullanışlılığını bozmadan sıradışı örneklerin de öğrenilebilmesini sağlar. REx algoritması başarılı ve anlaşılabilir bir öğrenme modeli oluşturmak için aynı prensibi yapay öğrenmeye uygular. Daha önce sınıflandırma için incelenmiş ve başarıya ulaşmış olan REx bu tezde regresyon problemlerine, yani çıktısı sürekli problemlere uyarlanmaktadır. Daha basit başka bir algoritmayı temel kural olarak kullanarak öğrenme verilerinden bir dizi istisna belirlenir, ve istisnaları yerel uzmanlar olarak ekleyerek kural bozulmadan genişletilir. Tezde hem işbirlikçi hem de karışım birleştirme senaryoları incelenmekte, ve yoğun istisna gruplarını bulmaya dayanan bir ek anlatılmaktadır. Aynı zamanda, bazı örnekleri vurgulamak yönünden REx ile ilintili olduklarından, regresyon amaçlı Bagging, AdaBoost çeşitleri ve Destek Vektörü Makinalan da detaylı olarak incelen mektedir. Tüm algoritmaları karşılaştıran tartışmalar çeşitli veri kümeleri üzerinde yapılan benzetimlerden gelen deneysel değerlerle desteklenmektedir. Alınan sonuçlara göre, REx'in karışım türü tutarlı öğrenmeyi zorlaştıran bazı yapısal sorunlar içerirken, işbirlikçi hali özellikle basit kurallar kullanıldığında tatmin edici başarıya sahiptir.
Özet (Çeviri)
IV ABSTRACT LEARNING RULES AND EXCEPTIONS FOR REGRESSION: THE REX ALGORITHM The human mind models many concepts as a general rule and a few specific ex ceptions. The rule is simple and covers most cases, and the exceptions allow learning obscure examples while still keeping the rule simple and useful. The algorithm REx (iJules and inceptions) applies the same paradigm to machine learning to produce an accurate and interpretable learning model. Previously explored for classification with success, REx is adapted in this thesis to regression problems. Using another simpler algorithm as a base rule, it determines a set of exceptions in the training data, and augments the rule by nondestructively incorporating the exceptions as local experts. Both collaborative and mixture combination schemes are explored, with a possible improvement through finding clusters of exceptions. Also included are detailed exam inations of Bagging, AdaBoost variants and Support Vector Machines for regression, because of their relation to REx in emphasizing some examples more than others. Sim ulations on several datasets provide empirical support for the discussion comparing all algorithms. The results indicate that while the mixture version of REx suffers from certain structural drawbacks that hinder consistent learning, the collaborative version achieves satisfactory performance, especially with simple rules.
Benzer Tezler
- Combining multiple machine learning algorithms to learn rules and exceptions
Kurallar ve istisnaların öğrenilmesi için birden çok sınıflandırıcının birleştirilmesi
CENK KAYNAK
Doktora
İngilizce
2002
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBoğaziçi ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ETHEM ALPAYDIN
- Türk dili için konuşma üretme
Başlık çevirisi yok
NİHAL ALICI
Yüksek Lisans
Türkçe
1998
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiKontrol ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. EŞREF ADALI
- Bulanık mantık ve yapay sinir ağları ile Türkçe yazım denetleyicisi
Turkish spell checker and correction with fuzzy logic and artificial neural networks
SİMLA DİLSİZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2005
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF.DR. EŞREF ADALI
- İlköğretim dördüncü sınıf matematik öğretiminde öğrencilere problem çözme ile ilgili kritik davranışları kazandırılmasında öğrenme düzeyinin belirlenmesi
Determine of learning capacity in acquired of critic behaviours related to problem solution in teaching of mathematics of primary education fourth class student
NİLÜFER KAYTANCI
Yüksek Lisans
Türkçe
1998
Eğitim ve ÖğretimPamukkale ÜniversitesiSınıf Öğretmenliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. GÖNÜL İÇLİ