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

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

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

SciPy’a Hızlı Başlangıç


İÇERİK SciPy ile Çalışma√ Başlarken√ SciPy Organizasyonu√ Temel Fonksiyonlar√ NumPy ile Etkileşim√ Dizin Hileleri√ Şekil Manipulasyonu√ Polinomlar√ Vektörleştirme Fonksiyonları√ Tip İşleme√ Diğer Yararlı Fonksiyonlar√ Özel Fonksiyonlar (scipy.special) İntegralleme (scipy.integrate) Optimizasyon (scipy.optimize) İnterpolasyon (scipy.interpolate) Fourier Dönüşümleri (scipy.fftpack) Sinyal İşleme (scipy.signal) Lineer Cebir (scipy.linalg) ARPACK ile Seyrek Özdeğer Problemleri(scipy.sparse.csgraph) Sıkıştırılmış Seyrek Grafik Rutinleri (scipy.sparse.csgraph) Mekansal veri yapıları ve algoritmaları (scipy.spatial) İstatistikler (scipy.stats) Çok boyutlu görüntü işleme (scipy.ndimage) … Okumaya devam et SciPy’a Hızlı Başlangıç

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