| 1 |
Örüntü tanımanın temel kavramları, örüntü sınıfları, örüntünün özellikleri, özelliklerin elde edilmesi |
| 2 |
Regresyon ve sınıflandırma için doğrusal ve doğrusal olmayan modeller |
| 3 |
Perceptron modeli, Çok katmanlı Yapay Sinir ağları (YSA) |
| 4 |
Radyal Tabanlı Fonsiyon ağları (RTF), Destek Vektör Makineleri (DVM) |
| 5 |
İstatistiksel karar verme kuramı |
| 6 |
Bayes Sınıflandırıcısı |
| 7 |
Bayes Sınıflandırıcısı |
| 8 |
En yakın komşu kuralları, en küçük kareler algoritması |
| 9 |
En yakın komşu kuralları, en küçük kareler algoritması |
| 10 |
Öğretmensiz öğrenme ve kümeleme |
| 11 |
Öznitelik vektör üretme |
| 12 |
Öznitelik çıkarma ve boyut düşürme yöntemleri |
| 13 |
Temel Bileşen Analizi, Bağımsız bileşen analizi |
| 14 |
Dalgacık Dönüşümü |
