Yazar Hakkında
Toplam 174 yazı
Erkan ŞİRİN
Erkan ŞİRİN
10 yılı aşkın süredir yurtiçi ve yurtdışında sektörde büyük veri mühendisliği, platform yönetimi ve makine öğrenmesi ile ilgili çalışmalar yürütmekte ve aynı zamanda birçok kurum ve şirkete danışmanlık ve eğitimler vermektedir. Çalışma alanları: Data ve MLOps platformları, gerçek zamanlı veri işleme, değişen veriyi yakalama (CDC) ve Lakehouse.
Makine Öğrenmesi

Karar Ağaçlarında Random Forest Tekniği ile Sınıflandırma: Örnek R Uygulaması

Python ile yaptığımız Random Forest örneğini bu yazımızda R ile yapacağız. Çalışma Dizinini Ayarlama, Veri Setini İndirme Veri setini buradan indirebilirsiniz. setwd('Calisma_Dizininiz') dataset = read.csv('SosyalMedyaReklamKampanyası.csv',...

Makine Öğrenmesi

Karar Ağaçlarında Random Forest Tekniği ile Sınıflandırma: Örnek Python Uygulaması

Random forest, birden fazla karar ağacını kullanarak daha uyumlu modeller üreterek daha isabetli sınıflandırma yapmaya çalışan bir sınıflandırma modelidir. Bu yazımızda Python ile basit bir...

Makine Öğrenmesi

Karar Ağacı ile Sınıflandırma (Classification with Decision Tree): R ile Örnek Uygulama

Python ile yaptığımız Karar Ağacı örneğini bu yazımızda R ile yapacağız. Çalışma Dizinini Ayarlama, Veri Setini İndirme Veri setini buradan indirebilirsiniz.  setwd('Calisma_Dizininiz') dataset = read.csv('SosyalMedyaReklamKampanyası.csv', encoding = 'UTF-8') setwd('Calisma_Dizininiz') dataset =...

Makine Öğrenmesi

Python ile Karar Ağacı (Decision Tree with Python)

Karar ağaçları sınıflandırma problemlerinin çözümünde yaygın olarak kullanılan algoritmalardandır. Anlaşılması diğer algoritmalara göre daha kolaydır. Karar ağacında öncelikle ağaç oluşturulur ve eldeki veri bu ağaca...

Naive Bayes R Sınıflandırma Uygulama

Naive Bayes Yöntemiyle Sınıflandırma (Classification with Naive Bayes): R ile Uygulama

Python ile yaptığımız Naive Bayes örneğini bu yazımızda R ile yapacağız. Çalışma Dizinini Ayarlama, Veri Setini İndirme Veri setini buradan indirebilirsiniz. setwd('Calisma_Dizininiz') dataset = read.csv('SosyalMedyaReklamKampanyası.csv',...

Makine Öğrenmesi

Naive Bayes Yöntemiyle Sınıflandırma (Classification with Naive Bayes): Python ile Uygulama

Sınıflandırma notlarına devam ediyoruz. Teorisinden önceki yazılarda kısmen bahsettiğimiz Naive Bayes sınıflandırıcı ile uygulama yapacağız. Kütüphaneleri İndirme, Çalışma Dizinini Ayarlama, Veri Setini İndirme Veri setini...

Makine Öğrenmesi

Kernel Support Vector Machine (SVM) ile Sınıflandırma: R ile Örnek Uygulama

Python ile yaptığımız Kernel SVM örneğini bu yazımızda R ile yapacağız. Çalışma Dizinini Ayarlama, Veri Setini İndirme Veri setini buradan indirebilirsiniz. setwd('Calisma_Dizininiz') dataset = read.csv('SosyalMedyaReklamKampanyası.csv',...

Makine Öğrenmesi

Kernel Support Vector Machine (SVM) ile Sınıflandırma: Python ile Örnek Uygulama

Sınıflandırma notlarına devam ediyoruz. Bazı sınıflandırıcılar doğrusaldır (örn Lojistik regresyon) bazı sınıflandırıcılar ise doğrusal değildir (örneğin KNN). SVM de doğrusal bir doğru ile sınıfları ayırmaya...

Makine Öğrenmesi

K En Yakın Komşu (K-Nearest Nighbor) Sınıflandırma: R ile Örnek Uygulama

Sınıflandırma notları serimize devam ediyoruz. Sınıflandırma ve k en yakın komşu teorisinden daha önce bahsetmiştik. Özet olarak tekrar bir üzerinden geçelim. Sınıflandırmada bildiğimiz gibi eğittiğimiz...

Doğrusal Regresyon Model Değerlendirme Regresyon Teori

R Kare ve Düzeltilmiş R Kare

Regresyon notlarımızda bahsettiğimiz gibi regresyon eğrisi temsil ettiği noktalara olabildiğince en yakından geçmeye çalışıyordu. Bunun için her bir noktanın eğriye olan uzaklığı hesaplanıyor ve toplam...

×

Bir Şeyler Ara