Bilişim dünyasına kaliteli, özgün ve Türkçe içerikler kazandırmayı hedefleyen bir platform..
LASSO (Least Absolute Shrinkage and Selection Operator), değişken seçimli ve cezalandırmalı regresyon tekniğidir.
Devamı...
Bir veri setinde hangi özelliklerin(kolonların) ne kadar önemli olduklarını(feature importance) anlamak için Random Forest kullanabiliriz. Aşağıda İris veri seti üzerinden bunu nasıl yaptığımızı görebilirsiniz:
Devamı...
K-modes algoritması: Makine öğrenmesi kümeleme işlemlerinde tüm veriler kategorik olduğunda kullanılır. K-Modes, kategorik veriler üzerinde çalışan bir kümeleme (clustering) algoritmasıdır. Makine öğrenmesinde benzer özelliklere sahip veri gruplarını keşfetmek amacıyla kullanılır ve özellikle sayısal olmayan veriler için geliştirilmiştir. K-Means algoritmasının kategorik verilere uyarlanmış bir versiyonu olarak düşünülebilir.
Devamı...
Devamı...
Temel bileşen analizi (PCA), çok değişkenli istatistiklerde bir veri madenciliği tekniğidir. Verinin bütünlüğünden ödün vermeden, veri içindeki bilgilerin çoğunu korurken, boyutsallık azaltma yoluyla yüksek boyutlu verileri düşük boyutlu verilere dönüştürür
Devamı...
Bilişim dünyasına kaliteli, özgün ve Türkçe içerikler kazandırmayı hedefleyen bir platform..
