Destek Vektör Makinaları ile EEG Sinyallerinden Epileptik Nöbet Sınıflandırması

Abstract

Parametre optimizasyonu yapılarak EEG verileri sınıflandırılmıştır. / EEG data were classified by parameter optimization.

Genetik Algoritma Yaklaşımıyla Öznitelik Seçimi Kullanılarak Makine Öğrenmesi Algoritmaları ile Kalp Hastalığı Tahmini

“…Çok katmanlı algılayıcı (ÇKA) sinir ağı modeli ile DVM yöntemleri kullanılarak yapılan çalışmada buzlanmadan kaynaklı kazaların önlenmesine yönelik %87.26 doğruluk oranına sahip bir buzlanma tahmin algoritması ve mobil uygulama geliştirilmiştir [45]. EEG sinyallerinden epileptik nöbet sınıflandırılmasının yapıldığı çalışmada DVM kullanıldığı görülmektedir [46]. Bölgelere göre itfaiye istasyonu ihtiyacının MÖ kullanılarak tahmin sınıflandırılmasında en başarılı algoritmanın %93,84 ile RO algoritması olduğu yer almaktadır [47].…”

Türkiye Covid-19 günlük hasta sayısındaki değişimin sınıflandırılmasına yönelik tahmininin destek vektör makineleri ve k-en yakın komşu algoritmaları ile gerçekleştirilmesi

“…Çalışmada Pearson VII fonksiyon tabanlı evrensel (DVM-puk) çekirdek fonksiyonu kullanılacaktır. Literatür incelendiğinde DVM-puk çekirdek fonksiyonun diğer çekirdek fonksiyonlarına göre daha başarılı sonuçlar verdiği ortaya konulmuştur (Kavzoğlu & Çölkesen, 2010;Abakar & Yu, 2014;Tuncer & Bolat). Ayrıca, DVM-puk çekirdeği, boyutlar arasında esnek bir geçişe sahiptir ve bu nedenle genel bir çekirdek fonksiyonu olarak kullanmak mümkün olmaktadır (Abakar & Yu, 2014).…”