Weka » Waikato Environment for Knowledge Analysis. Waikato Üniversitesi tarafından geliştirilmiş, veri madenciliği ve makine öğrenmesi alanlarında kullanılan, içerisinde hazır olarak bir çok veri seti gelen açık kaynak bir veri işleme programı.
Python'da veri görselleştirmek için aşağıdaki kütüphaneleri kullanabilirsiniz.
Devamı...
Veri setlerini, görselleştirme kütüphaneleri ile zenginleştirip temel regresyon veya sınıflandırma algoritmaları ile çözebilirsiniz.
Devamı...
Makine öğrenmesinin temeli bu data setidir. 28X28 pixel, el yazısı rakamlardan oluşur. Toplamda 70.000 resim var.
Devamı...
Confusion Matrix(Hata Matrisi): sınıflandırma problemleri için kurulan modellerin performans değerlendirmesinde kullanılabilen bir ölçüt olarak ifade edebiliriz. Confusion Matrix · Hata Matrisi · Karmaşıklık Matrisi · Karışıklık Matrisi gibi çeşitli isimlendirmeler mevcuttur.
Devamı...
İngilizce olasılık anlamına gelen "probability" sözcüğünden gelen p değeri, bir araştırma örnekleminde değişkenler arasındaki fark veya ilişkinin, gerçekte bir ilişki veya fark yokken sadece şans eseri ortaya çıkmış olma olasılığıdır. Ayrıca "p-value", örneğin bir veri içinde gerekli ve gereksiz değişkenlerin tespitinde kullanılabilmektedir.
Devamı...
Veriyi makine öğrenmesi algoritmalarına sokmadan önce, yani model için hazırlarken, veri üzerinde yapacağımız ön işlemlerden birisi de veri ölçekleme(feature scaling) işlemidir. Yöntemin amacı, nümerik veriler arasında farklılığın çok fazla olduğu durumlarda verileri daha dar bir aralığa sıkıştırmaktır.
Devamı...
Backward Elimination-Geri Eleme, modelimizin başarısında değişkenlerin önemini anlamak, en önemli değişkenleri seçmek için yapılan bir yöntemdir. Değişkenlerin hangisinin sisteme daha fazla etkisi olduğunu anlamak için kullanılır.
Devamı...
Kullandığımız modelin ne kadar sağlıklı, kullanılabilir olduğunu test etmek için veri setimizi train ve test olarak iki parçaya ayırırız.
Devamı...
Makine Öğrenmesi Algoritmaları için veriyi hazır hale getirme yollarından birisi de veri birleştirme işlemidir. Bunun için Pandas kütüphanesiden DataFrame nesnesini ve concat metodunu kullanacağız.
Devamı...
Bilişim dünyasına kaliteli, özgün ve Türkçe içerikler kazandırmayı hedefleyen bir platform..
