Random Forest Algoritması hem sınıflandırma hemde regresyon(tahmin) için kullanılabilir. Amaç veri kümesini birden fazla parçaya bölmek ve bunlar üzerinde karar ağaçlarını çalıştırıp daha sonra birleştirmek.
Devamı...
Modelin genel çalışma mantığı, her aşamada bir önceki aşamanın sonucunda yapılan yanlış tahminlerin ağırlığını artırarak sınıflandırıcının tekrar çalıştırılması ile başlamaktadır. Yapılan bu işlemlerle yanlış yapılan tahminlere odaklanıp, oluşturulan modelin sınıflandırmadaki doğruluk oranını yükseltmek amaçlanmaktadır.
Devamı...
k-En Yakın Komşu Algoritması (k-Nearest Neighbor Algorithm) uzaklık hesaplamasına dayalı geliştirilen bir sınıflandırma yöntemidir.
Devamı...
Support Vector Machine, Destek Vektör Makinesi olarak Türkçe'ye çevrilebilir. Sınıflandırma için kullanılan makine öğrenmesi yöntemlerden biridir.
Devamı...
Kaggle » Machine Learning ve Big Data denilince ilk akla gelen ve bu alanlarda düzenlediği para ödüllü yarışmalarla tanınan dünyanın en büyük veri bilimi platformu.
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.
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...
Bilişim dünyasına kaliteli, özgün ve Türkçe içerikler kazandırmayı hedefleyen bir platform..
