Makine Öğrenmesi Matematiği 11


Bu yazı Makine Öğrenmesi Matematiği yazı dizisinin 11. bölümüdür. Hatırlamak isterseniz: Makine Öğrenmesi Matematiği 1 Makine Öğrenmesi Matematiği 2 Makine Öğrenmesi Matematiği 3 Makine Öğrenmesi Matematiği 4 Makine Öğrenmesi Matematiği 5 Makine Öğrenmesi Matematiği 6 Makine Öğrenmesi Matematiği 7 Makine Öğrenmesi Matematiği 8 Makine Öğrenmesi Matematiği 9 Makine Öğrenmesi Matematiği 10 Daha önceki bölümlerde regresyonun farklı uygulamalarına bakmıştık ve sadece sürekli veriler üzerinde çalışmıştık. Şimdi lojistik regresyon … Okumaya devam et Makine Öğrenmesi Matematiği 11

Makine Öğrenmesi Matematiği 10


Bu yazı Makine Öğrenmesi Matematiği yazı dizisinin 10. bölümüdür. Hatırlamak isterseniz: Makine Öğrenmesi Matematiği 1 Makine Öğrenmesi Matematiği 2 Makine Öğrenmesi Matematiği 3 Makine Öğrenmesi Matematiği 4 Makine Öğrenmesi Matematiği 5 Makine Öğrenmesi Matematiği 6 Makine Öğrenmesi Matematiği 7 Makine Öğrenmesi Matematiği 8 Makine Öğrenmesi Matematiği 9 Bundan önceki üç bölümde çok değişkenli lineer regresyonun üç farklı algoritma ile gerçekleştirilmiş programlarını vermiştik. Bunlar sırayla: Toplu Dereceli Azalma … Okumaya devam et Makine Öğrenmesi Matematiği 10

Makine Öğrenmesi Matematiği 6


Bu yazı Makine Öğrenmesi Matematiği yazı dizisinin 6. bölümüdür. Hatırlamak isterseniz: Makine Öğrenmesi Matematiği 1 Makine Öğrenmesi Matematiği 2 Makine Öğrenmesi Matematiği 3 Makine Öğrenmesi Matematiği 4 Makine Öğrenmesi Matematiği 5 Şimdi daha derine ineceğiz. Dereceli azalma çeşitleri ve optimizasyon algoritmalarından bahsedelim. Dereceli Azalma, optimizasyonu gerçekleştiren en popüler algoritmalardan biridir. Dereceli Azalma (Gradyan İnişi) üzerinde bu kadar durmamızın nedeni sadece doğrusal regresyon problemlerinde değil başta sinir ağları … Okumaya devam et Makine Öğrenmesi Matematiği 6

Makine Öğrenmesi Matematiği 1


 Denetimli Öğrenme: Veri setindeki her örnek için doğru sonucu tahmin eder. Regresyon: Sürekli veri setinde verinin gerçek değerini tahmin etmeye çalışır. Sınıflandırma: Ayrık verilerde değer tahmini gerçekleştirir. BAŞLAYALIM …  Elimizde bir eğitim veri seti var. Yapmak istediğimiz şey x girdisinden y’yi tahmin etmek istiyoruz. Örnek olarak evin büyüklüğünü x olarak, tahmin etmeye çalıştığımız y’yi de evin fiyatı olarak düşünebiliriz. x : Girdi y : Çıktı  … Okumaya devam et Makine Öğrenmesi Matematiği 1

R ile Basit Lineer Regresyon


Lineer Regresyon hakkında daha fazla bilgi için, Basit Lineer Regresyon.  Lineer Regresyon Örnekleri: İlk minik makine öğrenmesi uygulaması Scikit-Learn: Boston Ev Fiyatları Tahmini TensorFlow: Basit Lineer Regresyon TensorFlow: Lineer Regresyon Kullanacağımız veri setini buradan indiriyoruz. Boy ve Kilo Bilgileri ile lineer regresyon eğrisini çiziyoruz. Program: Okumaya devam et R ile Basit Lineer Regresyon

Softmax Regresyonu (Softmax Regression)


Softmax Regresyon lojistik regresyonun genelleştirilmiş halidir. Lojistik Regresyon Modeli sınıf etiketi y’nin olası iki değeri için çalışabilmektedir, Softmax Regresyon Modeli ise sınıf etiketlerinin daha fazla değer alabileceği sınıflandırma sorunlarıyla ilgilenmektedir. Bu model, MNIST rakam sınıflaması problemindeki 10 farklı sayıyı ayırt etmek gibi sorunlar için kullanılır. Softmax Regresyon denetimli bir öğrenme algoritmasıdır ancak derin öğrenme, denetimsiz özellik öğrenme yöntemleri ile birlikte de kullanılabilmektedir. Lojistik Regresyonda, m etiketli,  girdisi … Okumaya devam et Softmax Regresyonu (Softmax Regression)

TensorFlow: Makine Öğrenmesine Yeni Başlayanlar için MNIST


MNIST, Makine Öğrenmesine Yeni Başlayanlar İçin Bu eğitim, hem makine öğrenmesinde hem de TensorFlow’da yeni olan okuyucular için hazırlanmıştır. Öğreticilere başlamadan önce TensorFlow’ı kurduğunuzdan emin olun. TensorFlow hakkında daha fazla bilgi için  TensorFlow 101. Bir kişinin program yazmayı öğrendiğinde yaptığı ilk şey “Merhaba Dünya” yazdırmaktır. Tıpkı Hello World geleneğindeki gibi, makine öğrenmesi de MNIST’e sahiptir. MNIST basit bir bilgisayarla görme veri kümesidir. Bu, aşağıdaki gibi … Okumaya devam et TensorFlow: Makine Öğrenmesine Yeni Başlayanlar için MNIST

K-En Yakın Komşu (K-Nearest Neighbors(KNN))


KNN, Denetimli Öğrenmede sınıflandırma ve regresyon için kullanılan algoritmalardan biridir. En basit makine öğrenmesi algoritması olarak kabul edilir. Diğer Denetimli Öğrenme algoritmalarının aksine, eğitim aşamasına sahip değildir. Eğitim ve test hemen hemen aynı şeydir. Tembel bir öğrenme türüdür. Bu nedenle, kNN, geniş veri setini işlemek için gereken algoritma olarak ideal bir aday değildir. KNN ile temelde yeni noktaya en yakın noktalar aranır. K, bilinmeyen noktanın … Okumaya devam et K-En Yakın Komşu (K-Nearest Neighbors(KNN))

Destek Vektör Makineleri (Support Vector Machine)


Makine öğrenmesinde , destek vektör makineleri (SVM’ler  vektörel ağları destekler), sınıflandırma ve regresyon analizi için kullanılan veriyi analiz eden ilişkili öğrenme algoritmalarıyla denetimli öğrenme modelleridir. Her biri, her iki kategoriden birine ya da diğerine ait olarak işaretlenmiş bir dizi eğitim örneği verildiğinde, bir SVM eğitim algoritması, bir olasılık dışı ikili doğrusal sınıflandırıcı haline getirerek bir kategoriye ya da diğerine yeni örnekler atayan bir model oluşturur … Okumaya devam et Destek Vektör Makineleri (Support Vector Machine)