Veri Bilimi
9 yazı
- Portföyümü her sabah Claude'a yazdırıyorumFinanstan anlamıyorum ama bir portföyüm var. Yirmi gün boyunca her sabah tahmin yazdırıp puanladım. En çok da baseline diye bir kelime öğrendim.
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…