Etiket: numpy

Makine Öğrenmesi

Sorun Belirleme: Hangi Makine Öğrenmesi Algoritması Kullanılmalı


Makine öğrenmesi: Sorun Belirleme Genel olarak, bir öğrenme problemi n veri örneği setini inceler ve daha sonra bilinmeyen verilerin özelliklerini tahmin etmeye, öngörmeye çalışır. Eğitim Seti ve Test Seti Makine öğrenmesi, bir veri kümesinin bazı özelliklerini öğrenmek ve bunları yeni verilere uygulamakla ilgilidir. Bu yüzden bir algoritmayı değerlendirmek için makine öğrenmesindeki ortak uygulama, eldeki veriyi iki gruba ayırmaktır; Veri özelliklerini öğrendiğimiz eğitim setini ve bunları … Okumaya devam et Sorun Belirleme: Hangi Makine Öğrenmesi Algoritması Kullanılmalı

veribilimcisiYorum bırakın
Makine Öğrenmesi

Scikit-Learn: Lojistik Regresyon ve Iris Veri Seti


İris – Süsen Çiçeği Örnek olarak kullanacagimiz veri seti yapay ögrenme alaninin en popüler veri setlerinden “Iris” veri seti. Iris veri seti 3 Iris bitki türüne (Iris setosa, Iris virginica and Iris versicolor) ait, her bir türden 50 örnek olmak üzere toplam 150 örnek sayisina sahip bir veri setidir. Her bir örnek için 4 özellik tanimlanmistir: taç yaprak uzunlugu, taç yaprak genisligi, çanak yaprak genisligi, çanak yaprak uzunluğu. … Okumaya devam et Scikit-Learn: Lojistik Regresyon ve Iris Veri Seti

veribilimcisiYorum bırakın
Makine Öğrenmesi

Scikit-Learn: Theil-Sen ve Sıradan En Küçük Kareler Tahminci Karşılaştırması


Theil-SenRegressor Tahmincisi ile Sıradan En Küçük Kareler Tahmincisini zaman ve uçdeğerlerin(aykırı verilerin) varlığında numunelere (örneklerimize) nasıl uyduğunu (fit ettiğini) karşılaştıracağız. Önce gerekli paketleri import edelim. Tahmincilerimizi ve plot da yer alacak bilgileri ayarlıyoruz. Aykırı Verileri, kullanacagımız rastgele veri setimizi ayarlıyoruz. Sonrasında örneklerimizi plot’a yerleştiriyoruz. Her iki tahminciyi gerçekleştirip, plot’a ekliyoruz. Aynı işlemi aynı veri seti üzerine, x yönü üzerine aykırı veriler ekleyerek tekrar tahmincilerin en … Okumaya devam et Scikit-Learn: Theil-Sen ve Sıradan En Küçük Kareler Tahminci Karşılaştırması

veribilimcisiYorum bırakın
Makine Öğrenmesi, Veri Analizi, Veri Bilimi, Veri Madenciliği

Pandas’a Hızlı Başlangıç


İÇERİK Pandas Nedir?√ Pandas Hangi Problemleri Çözüyor?√ Kütüphanenin Özeti√ Hızlı Başlangıç√ Nesne Oluşturma√ Verileri Görüntüleme√ Seçmek√ Alma√ Etiket Seçimi√ Pozisyona Göre Seçme√ Boolean Dizi Oluşturma√ Ayarlar√ Kayıp Veri√  Operasyonlar√  İstatistikler√ Uygulama√ Histogram Çıkarma√ Dizi Metodları√ Birleştirmek√ Concat√ Join√ Append√ Gruplama√ Yeniden Şekillendirme√ Stack√ Pivot Tabloları√ Zaman serisi√ Kategoriler√ Plotting√ Veri Alma / Çıkarma√ CSV√ HDF5√ Excel√ Sorunlar√ Pandas Nedir? Python Veri Analizi Kütüphanesinidir. Pandas, açık … Okumaya devam et Pandas’a Hızlı Başlangıç

veribilimcisiYorum bırakın
Makine Öğrenmesi

İlk minik makine öğrenmesi uygulaması


Günlük hayatta karşımıza çıkan basit bir konuyu ele alalım. Taşınıyoruz! Buradan HousesDataset veri setimizi csv dosyası şeklinde indirelim. Veri Seti Amerika’da San Luis Obispo, Kaliforniya’da yer alan 781 tane eve ait çeşitli bilgileri içeriyor. Beğendiğimiz evin büyüklüğüne göre fiyatının ne olacağını bilmek istiyoruz. İlk olarak veri setimizi okuyalım: 1. Yöntem: Veri Setini doğrudan csv ile okumak. Biz bunu kullanmayacağız. 2. Yöntem: Veri Setini NumPy ile okumak. Herhangi … Okumaya devam et İlk minik makine öğrenmesi uygulaması

veribilimcisi4 Yorum
Makine Öğrenmesi, Veri Analizi, Veri Bilimi, Veri Madenciliği

Scikit-Learn’e Hızlı Başlangıç


İÇERİK Scikit-Learn ile Makine Öğrenmesine Giriş√ Makine Öğrenmesi: Sorun Belirleme√ Eğitim Seti ve Test Seti√ Örnek Veri Kümesinin Yüklenmesi√ Veri Dizilerinin Şekli√ Harici Veri Kümelerinin Yüklenmesi√ Öğrenme ve Tahmin Etme√ Modelin Parametrelerini Seçme√ Model Tutarlılığı√ Scikit-Learn ile Makine Öğrenmesine Giriş Makine Öğrenmesi: Sorun Belirleme Genel olarak, bir öğrenme problemi n tane veri örneği setini inceler ve daha sonra bilinmeyen verilerin özelliklerini öngörmeye çalışır. Her örneğin … Okumaya devam et Scikit-Learn’e Hızlı Başlangıç

veribilimcisiYorum bırakın
Makine Öğrenmesi, Veri Analizi, Veri Bilimi, Veri Madenciliği

NumPy’a Hızlı Başlangıç


İÇERİK: NumPy Nedir?√ Ön Şartlar√ Temel Özellikler√ Dizi Oluşturma√ Dizileri Ekrana Basma√ Basit İşlemler√ Evrensel Fonksiyonlar√ İndeksleme, Dilimleme, Yineleme√ Şekil Manipülasyonu√ Bir Dizinin Şeklini Değiştirme√ Farklı Dizileri Bir Araya Yığmak√ Bir Diziyi Daha Küçük Dizilere Bölmek√  Kopyalar ve Görünümler√ Hepsi Kopyalanmıyor√ View veya Shallow Kopya√ Deep Kopya√ Fonksiyon ve Metotlara Genel Bakış√ Numpy Nedir? Numpy, Python ile bilimsel hesaplama için temel bir programlama paketidir. Ana … Okumaya devam et NumPy’a Hızlı Başlangıç

veribilimcisi2 Yorum
Makine Öğrenmesi

Python ile Makine Öğrenmesine Başlarken


Makine öğrenmesi (ML) makinelere kendi başlarına görevleri nasıl yürütebileceğini öğretir. Aşağıdaki tipik bir makine öğrenmesi iş akışına baktığımızda, oldukça sıradan görevlerde zamanımızın çoğunun harcanacağını görüyoruz ancak bunlar makine öğrenmesi algoritmalarını gerçekleştirmek, uygulamak kadar önemlidir: 1. Verilerin Okunması ve Temizlenmesi 2. Girdi Verilerini Keşfetmek ve Anlamak 3. Verileri Öğrenme Algoritmasına En İyi Nasıl Sunacağımızı Analiz Etmek 4. Doğru Model ve Öğrenme Algoritmasını Seçmek 5. Modelin Performansını Doğru … Okumaya devam et Python ile Makine Öğrenmesine Başlarken

veribilimcisiYorum bırakın