R Yazılımı ile Tarım Bilimlerinde Regresyon ve Sınıflandırma Tipi Problemlerin Çözümünde Mars Algoritması

Tarım bilimlerinde veri analizi ve modelleme süreçlerine odaklanan bu çalışma, makine öğrenmesi ve derin öğrenme tekniklerini uygulamalı bir bakış açısıyla ele alıyor. Kitap, K-en Yakın Komşu, Destek Vektör Makineleri, Rassal Ormanlar ve C5.0 gibi klasik yöntemlerin yanı sıra, yapay sinir ağları ve evrişimli sinir ağları gibi ileri düzey yaklaşımları da kapsamlı bir şekilde inceliyor. Özellikle Keras ve TensorFlow kullanarak aktarım öğrenmesi, veri artırma ve model optimizasyonu gibi konularda pratik örnekler sunuluyor. Denetimsiz öğrenme alanında kümeleme ve birliktelik kuralları gibi yöntemler detaylandırılırken, boyut indirgeme tekniklerine de yer veriliyor. Regresyon problemlerinde ise MARS ve NNS gibi yenilikçi çözümler, tarım verilerine uyarlanmış örneklerle açıklanıyor. Farklı algoritmaların performans karşılaştırmaları için kullanılan başarı ölçütleri, teorik açıklamalar ve R kodlarıyla.