Anasayfa / Makine Öğrenmesi (Machine Learning) (Sayfa 9)

Makine Öğrenmesi (Machine Learning)

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

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 >>

Çoklu Regresyon (Multiple Regression): Python ile Uygulama-1

Lineer Regresyon Notlarımıza devam ediyoruz. Bu yazımızda Python ile çoklu lineer regresyon uygulaması yapacağız. Teorik olarak ilk dört yazıda iyi kötü bir şeyler söyledik. Burada teoriden bahsetmeyeceğim. Öncelikle olayı anlamak adına elimizdeki veri seti nedir, kuracağımız model ile neyi çözmeyi …

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 >>

Spark MLlib Kullanarak Kümeleme Analizi

Makine öğrenmesi (machine learning) algoritmalarını kabaca ikiye ayırmak mümkündür: denetimli (supervised) ve denetimsiz (unsupervised). Her iki yöntemin de kullanım amaç ve yerleri farklı farklıdır.  Bu yazımızda denetimsiz yöntemin en yaygın algoritması K-Ortalamaları (K-Means), iris veri setini ve Spark MLlib kütüphanesini kullanarak …

Daha Fazlası >>

Regresyon Notları

Bölüm 1 Lineer regresyon bir olayı, bir ilişkiyi açıklamak ve tahmin yürütmek için kullanılabilecek bir yaklaşımdır. Lineer regresyon ile bir bağımlı değişkeni (hedef değişken) etkilediğini düşündüğümüz bağımsız (predictor) değişkenleri kullanarak bir model kurarız. Bu modelle bağımsız değişkenlerin bağımlı değişkenimizi nasıl …

Daha Fazlası >>