Makine Öğrenmesi
9 yazı
- Otonom enerji yönetimi için akıllı prizPrize takılan cihazı harmonik imzasından tanıyan, kendi aralarında röle ağı kuran akıllı priz tasarımı. Yıldız Teknik'te yürüttüğümüz lisans çalışması, IEEE bildirisi olarak yayımlandı.
Veri Bilimi Notları 1: Makine öğrenmesine girişVeri, veri seti ve veri setinin neden ikiye bölündüğü. Serinin ilk yazısında makine öğrenmesinin temel kavramlarına bakıyoruz.
Veri Bilimi Notları 8: Destek vektör regresyonuBu yazımda sizlere destek vektör regresyonu çalışırken aldığım notları paylaşacağım. Umarım faydalı olur.
Veri Bilimi Notları 7: Polinomal regresyonDeğişkenin kuvveti 1'i geçince doğru eğriye dönüşüyor. Lineer ve polinomal regresyonun aynı veri setindeki karşılaştırması.
Veri Bilimi Notları 6: Çoklu lineer regresyonBirden fazla bağımsız değişkenle çalışmak: kukla değişkenler, P değeri ve geriye doğru eleme.
Veri Bilimi Notları 5: Lineer regresyonRegresyon kavramı, basit lineer regresyon ve en küçük kareler yöntemi. Sonunda scikit-learn ile küçük bir uygulama.
Veri Bilimi Notları 4: Özellik ölçeklendirme, normalizasyon, standartlaştırmaVeri setindeki değişkenleri karşılaştırılabilir hale getirmek: normalizasyon ve standartlaştırma, ne zaman hangisi.
Veri Bilimi Notları 3: Veri önişlemeMerhabalar. Bu yazıda veri önişleme nedir, ne tarz işlemler uygulanarak yapılır gibi sorulara cevap arayacağız. Şimdiden keyifli okumalar :)
Veri Bilimi Notları 2: Makine öğrenmesi ve PythonÖn not: Bu yazımda Python programlama dili ve kullanacağım kütüphanelerden bahsedeceğim. Veri biliminin sadece (programlama düşünmeyen) teorik…