Veri bilimi ve makine öğrenmesinde birçok algoritma, veriler arasındaki benzerlik veya farklılıkları ölçerek çalışır. Bu noktada mesafe ölçütleri (distance metrics), iki gözlemin birbirine ne kadar yakın veya uzak olduğunu sayısal olarak ifade eden matematiksel yöntemlerdir.
Deprem verileri için, ABD Jeolojik Araştırmalar Kurumu'nun (USGS) veri setini kullanabilirsiniz; bu veri seti, dünya çapında kaydedilen tüm deprem olaylarının konumu, büyüklüğü ve derinliği hakkında en hızlı ve doğru bilgileri sağlamaktadır.
Drawdata, Jupyter Notebook'ta herhangi bir şeklin 2-D veri kümesini çizmenize olanak tanıyan bir python kütüphanesidir.
Devamı...
Bilmeniz gereken Veri Yapıları
Devamı...
Cohen'in kappa katsayısı, nominal verilerde kullanılan bir istatiksel ölçümdür. Ordinal verilerde Kendalls Tau ve metric verilerde ise Pearson korelasyon katsayısı kullanılmaktadır.
Devamı...
Fisher exact test, küçük örneklemlerde ve düşük frekanslara sahip verilerde kullanılan bir istatistiksel testtir ve iki değişken arasındaki ilişkiyi değerlendirmek için kullanılır.
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...
Matthews korelasyon katsayısı (MCC), dengesiz bir veri kümesi durumunda kullanılan popüler bir performans ölçüsüdür. MM aralığı [−1–1]. MM değeri 1'e yakınsa daha iyidir.
Devamı...
Bilişim dünyasına kaliteli, özgün ve Türkçe içerikler kazandırmayı hedefleyen bir platform..
