R Programlamayı Kullanarak Naive Bayes Sınıflandırmayı Anlamak

En İyi Algoritmalar En Basittir  Veri Bilimi alanı basit doğrusal regression modellerinden karmaşık topluluk tekniklerine doğru ilerlemiştir, ancak en çok tercih edilen modeller hala en basit ve en yorumlanabilir modellerdir. Bunlar arasında;...
Read More ⟶

for() Döngüleri ve Onlardan Nasıl Kaçınılır?

R'a başladığımda döngü yazınca genellikle döngüde birkaç if() ifadesi ile verileri temizlemeye ve yeniden kodlamaya çalışırdım. Bu yüzden her şeyi karmaşık ve sinir bozucu bulurdum. Bu yazıda hem programlamanızın kalitesini ve hızını...
Read More ⟶

R’da ilk ‘for’ döngüsü nasıl yazılır?

Bu eğitimde, R'da temel bir for döngüsü nasıl yazabileceğinize bir göz atacağız. Yeni başlayanlara yönelik olarak hazırlanmıştır ve henüz R dilinin temel sözdizimine aşina değilseniz, önce bu R eğitimine bir göz atmanızı öneririz. Kavramsal...
Read More ⟶

VERİ TÜRLERİ, BÖLÜM 2: SINIFLARI AVANTAJINIZA KULLANMA

Geçen hafta skalerler, vektörler, matrisler, veri çerçeveleri ve listeler gibi nesneler hakkında konuştum. Bu gönderide, R'da oluşturduğunuz nesneleri (ve karşılık gelen sınıflarını) nasıl kullanacağınızı göstereceğim. Öncelikle, veri...
Read More ⟶

VERİ TÜRLERİ, BÖLÜM 1: DEĞİŞKENLERİ DEPOLAMA YOLLARI

Çeşitli gönderilerde farklı R veri türlerini veya sınıflarından bahsediyorum, bu yüzden bunları daha ayrıntılı olarak ele almak istiyorum. Bu, veri türleri ile ilgili 3 bölümlük bir dizinin 1. bölümüdür. Bu yazıda, faydalı veri türlerini...
Read More ⟶

AYKIRI DEĞERLER ÜZERİNDE R İLE İŞLEM YAPILMASI VE AYKIRI DEĞERLERİN BELİRLENMESİ

Verideki aykırılıklar uygun şekilde belirlenip üstesinden gelinmezse, özellikle regresyon modellerinde tahminleri bozabilir ve doğruluğu etkileyebilir. Aykırı değerler üzerindeki işlemler neden önemlidir? Çünkü uydurulmuş tahmin ve...
Read More ⟶

R’da lojistik regresyon çalıştırma

Lojistik regresyon, y kategorik bir değişken olduğunda y = f (x) regresyon eğrisini yerleştirmek için bir yöntemdir . Bu modelin tipik kullanımı, bir grup yordayıcı x verildiğinde y'yi tahmin etmektir. bağımsız değişkenler sürekli, kategorik...
Read More ⟶

Tidy Zaman Serisi Analizi: Kısım 1

Tidy Zaman Serisi Analizi ile ilgili bu dizinin ilk kısmında CRAN indirmelerini araştırmak için tidyquard kullanacağız. Aklımıza gelen sorulardan ilki “Neden tidyquant?” Çoğu insan tidyquant ın tamamen bir finansal paket olduğunu düşünüyor ve...
Read More ⟶

Karşılaştırma: RxNeuralNet, xgBoost, H2O

Son zamanlarda, Ljubljana, Slovenya'daki yerel kullanıcı grubunda bir oturum gerçekleştirdim ve burada Microsoft R Server 9.0.3 için MicrosoftML paketi ile birlikte sunulan yeni algoritmaları tanıttım. Veri kümesi için Kaggle'dan (halen devam eden) iki...
Read More ⟶

R Eğitim Serisi: Basit Doğrusal Regresyon

Basit doğrusal regresyon, bağımlı bir değişkenin sonucunu tahmin etmek için yalnız bir bağımsız değişken kullanır. Regresyonun en temel şekli olan bu anlayışla çok sayıda karmaşık modelleme tekniği öğrenilebilir. Bu eğitimde R'nin basit...
Read More ⟶