Anasayfa / Makine Öğrenmesi (Sayfa 9)

Makine Öğrenmesi

Bu bölümde makine öğrenmesi algoritmaları teorik ve pratik uygulamaları ile ele alınacaktır.

Polinom Regresyon: R ile Uygulama

Merhaba. Bu yazımızda serinin 8 ve 9’uncu yazısında Python ile yaptığımız Polinom Lineer Regresyon uygulamasını R ile yapacağız. Çalışma diznini ayarlayıp veri setini indirelim. Veriyi buradan indirebilirsiniz: setwd('Sizin_Calisma_Dizniniz') dataset = read.csv('PozisyonSeviyeMaas.csv') Veri setimizi görelim: View(dataset)   Veriyi Anlamak Yukarıdaki tabloda …

Daha Fazlası >>

Polinom Regresyon: Python ile Uygulama-2

Python ile polinom lineer regresyon yazımıza kaldığımız yerden devam ediyoruz. Son olarak yeni X_poly nitelikler matrisini oluşturmuş, poly_reg nesnesine bu matrisi parametre vererek modelimizi oluşturmuştuk. Lineer Regresyon Modelin Grafiğini Çizmek Bir önceki yazımızda da söylediğimiz gibi burada lineer model oluşturup …

Daha Fazlası >>

Polinom Regresyon: Python ile Uygulama-1

Basit ve çoklu lineer regresyonda bağımlı değişken ile bağımsız değişkenler arasındaki ilişki doğrusaldı. Ancak gerçek hayatta bazı durumlarda değişkenler arası ilişki doğrusal olmayabilir. Böyle durumlarda ilişkiyi modellemek için Polinom Regresyon kullanılabilir. Basit lineer regresyon eşitliği: y = c + bX …

Daha Fazlası >>

Çoklu Regresyon (Multiple Regression): Python ile Uygulama-2

Python ile çoklu lineer regresyon yazımıza devam ediyoruz. Geçen yazıda veri setini eğitim ve test olmak üzere ayırmıştık. Bu yazımızda makinemizi oluşturup eğiteceğiz. Yine scikit-learn linear_model kütüphanesinden LinearRegression sınıfını kullanacağız. Çoklu Lineer Modeli Eğitmek from sklearn.linear_model import LinearRegression regressor = …

Daha Fazlası >>

Regresyon Modeli Kurmak

Lineer regresyonun bazı varsayımları var: Doğrusallık (linearity) Eşvaryanslık (homoscedasticity) Çok değişkenli normallik (multivariate normality) Hataların bağımsızlığı (independence of errors) Çoklu bağlantı yokluğu (multicollinearity) Bir lineer model kurmadan önce yukarıdaki varsayımların karşılandığını kontrol etmek gerekir. Regresyon Modeli Kurmak Lineer modelde iki …

Daha Fazlası >>

Basit Regresyon: R ile Uygulama

Lineer Regresyon serimize devam ediyoruz. Bu yazı bir öncekinin aynısı olacak ancak uygulamayı Python yerine R ile yapacağız. Çalışma dizninizi ayarlamayı unutmayın. Veri setine buradan ulaşabilirsiniz. R ile Veri Setini Yükleme  dataset = read.csv('Kidem_ve_Maas_VeriSeti.csv') Bağımsız değişkenimiz Kidem, bağımlı değişkenimiz Maas yukarıdaki tabloda …

Daha Fazlası >>

Basit Regresyon: Python ile Uygulama

  Regresyon ile ilgili ikinci yazımıza devam ediyoruz. Bu yazıda teorik açıklamayı bitireceğiz ve Python ile basit bir lineer regresyon uygulaması yapacağız. Bir önceki yazımızda çoklu regresyon denklemimiz; Otomobil satış miktarı = β1TV Reklamı + β2Medya Reklamı + β3Radyo Reklamı + β0 şeklindeydi. Şimdi …

Daha Fazlası >>