Devamı...
Bilişim dünyasına kaliteli, özgün ve Türkçe içerikler kazandırmayı hedefleyen bir platform..
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.
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...
Derin öğrenme uygulamalarında, öğrenme işleminin sağlıklı bir şekilde sonuçlanması için hata fonksiyonunun mutlak minimum değerinin bulunması gerekmektedir. Bu işlem, optimizasyon yöntemleri kullanılarak gerçekleştirilmektedir.
Devamı...
Bilişim dünyasına kaliteli, özgün ve Türkçe içerikler kazandırmayı hedefleyen bir platform..
