Kategori Arşivleri: Lisansüstü Araştırmalar

Lisansüstü Araştırmalar

Hesaplanabilirlik (Computability) ve Karmaşıklık (Complexity) kavramlarını tanımlayınız?

Hesaplanabilirlik (Computability) ve Karmaşıklık (Complexity) kavramlarını tanımlayınız? Hesaplanabilirlik (Computability), bir problemin hesaplanıp hesaplanamayacağını yani bir çözümünün olup olmadığını belirtir. Bir problem belli prensiplerle bir hesaplama cihazı ile çözülebiliyorsa hesaplanabilirdir. Bu tip problemler hesaplanabilir(computable), çözülebilir(solvable), karar verilebilir(decidable) ve özyineli(recursive) olarak ta adlandırılmaktadır. 1930’lu yıllarda Gödel, Turing ve Church bazı problemlerin çözülemeyeceğini göstermiştir. Halting (Durma) problemi, Post>>>

Yukarıdan Aşağıya Ayrıştırma (Top Down Parser) ve Aşağıdan Yukarıya Ayrıştırma (Bottom Up Parser)

Yukarıdan Aşağıya Ayrıştırma (Top Down Parser) ve Aşağıdan Yukarıya Ayrıştırma (Bottom Up Parser) Nasıl Yapılır? Bir CFG’ye ait bir ifadenin kurallardan türetilmesi ve Yukarıdan Aşağıya Ayrıştırma (Top Down Parser) ve Aşağıdan Yukarıya Ayrıştırma (Bottom Up Parser) teknikleriyle ağaç yapısında gösterimi anlatılmaktadır. S->aABe A->Abc|b B->d w=abbcde ifadesini soldan sağa oluşturalım: S->aABe S->aAbcBe S->abbcBe S->abbcde sağdan sola>>>

Context-Free Grammar (CFG) to Greibach Normal Form (GNF)

Context-Free Grammar (CFG) to Greibach Normal Form (GNF) GNF dönüşümü yapılmadan önce CFG’nin CNF’ye uygun olması gerekmektedir. Yani içerisinde null, unit ve gereksiz ifadeler olmamalıdır. GNF’nin temel prensibi kuralların bir terminal ile başlamasıdır. A->b A->bD1….Dn S->null şeklinde ifade edildiği zaman GNF’ye uymaktadır. Değişkenler yani non-terminaller, S’den başlayarak A1, A2, …, An şeklinde isimlendirilmelidir. Daha sonra>>>

Context Free grammar (CFG) to Chomsky normal form (CNF) conversion

CFG’ler CNF’ye dönüştürülebilmektedir. Bir CFG’nin CNF’ye uygun olabilmesi için A->a A->BC S->e(epsilon) şeklinde ifade edilebilmesi gerekmektedir. Buradan çıkarılabilecek kurallar: -null/e(epsilon) ifadeler olmayacak -Bire bir A->B, B->C, C->D gibi nonterminal geçişleri olmayacak -terminal ve non-terminal semboller yan yana olmayacak -Üç sembollü herhangi bir ifade olmayacak. Yani A->BCD gibi. 1.Örnek: 2.Örnek:

How to remove Null Productions from CFG (Context-Free Grammar)?

How to remove Null Productions from CFG (Context-Free Grammar)? 1.Örnek: 2.Örnek: Null ifadeye giden terminal olmayan sembolleri tespit ettikten sonra sırasıyla ilgili nonterminal semboller yerine NULL değerini koyarak oluşabilecek alternatif ürünleri yazarız. Bu işlemin sonucunda ortada herhangi bir NULL değeri kalmaz.

Moore makinesinin Mealy makinesine dönüştürülmesi

Sonlu durum makinelerinin iki farklı gösterim biçimi olan Moore ve Mealy makinelerinin birbirine dönüşümü nasıl yapılır? Aşağıdaki videolarda Moore makinesi Mealy makinesine dönüştürülmüş… 1.Örnek: 2.Örnek:

Bulanık Mantık ile ilgili temel bilgiler…

Bulanık Mantık ile ilgili temel bilgiler… Bulanık ve Klasik Küme kavramlarını açıklayınız? Bulanık Mantık neden ortaya çıkmıştır? Bulanık Mantık’ın tarihsel gelişimini anlatınız? Bulanık Mantık’ın kullanım alanları nelerdir? Bulanık sistemlerde karşılaşılan sıkıntılar nelerdir? Bulanık sistem nedir? Bulanık küme işlemlerini anlatınız? Bir bulanık üye fonksiyonunun bileşenlerini açıklayınız? Normal ve Normal Olmayan bulanık küme nedir? Dışbükey ve dışbükey>>>

Naive Bayes Sınıflandırma Algoritmasını Anlatınız?

Naive Bayes Sınıflandırma Algoritmasını Anlatınız? Naive Bayes Sınıflandırma Algoritmasının Avantajları ve Dezavantajları Nelerdir? Naive Bayes Sınıflandırma Algoritması nerelerde kullanılır? Multinominal Naive Bayes Sınıflandırma Algoritması Nasıl Çalışır? Naive Bayes Sınıflandırma Algoritması ile ilgili temel bilgiler…

Makine Öğrenmesi

Mathworks firması tarafından hazırlanan ve 4 bölümden oluşan Makine Öğrenmesi e-kitaplarını/sunularını okurken bazı yerleri not etmek istedim. Benim notlarıma bakmadan kendiniz okumak isterseniz aşağıdaki bağlantılardan erişebilirsiniz. 1. 1-Introducing_Machine_Learning 2. 2-Getting_Started _with_Machine_Learning 3. 3-Applying_Unsupervised_Learning 4. 4-Applying_Supervised_Learning 1-Makine Öğrenmesine Giriş (Introducing Machine Learning) Bilgisayarların insanlar ve hayvanlar gibi deneyimlere dayalı bir şekilde öğrenme yapmasına makine öğrenmesi denir.>>>