Tüm makine öğrenimi sistemleri, temel veri yapıları olarak tensörleri kullanır. Tensörler bu alanın temelidir; hatta o kadar temeldir ki Google’ın Tensorflow’u tensörlerin adını almıştır. Peki tensör nedir ? Tensörler, vektörlerin ve matrislerin isteğe bağlı sayıda boyuta genelleştirilmesidir. Vektörler 1D tensörleri oluşturmak ve işlemek için kullanılırken matrisler 2D tensörleri oluşturmak ve işlemek için kullanılır. Daha yüksek […]
Flexdashboard’un amacı, R Markdown kullanarak R için etkileşimli gösterge tabloları oluşturmayı kolaylaştırmaktır. R Markdown ile ilgili yazdığım yazıya ulaşmak için tıklayınız. Peki, flexdashboard ile neler yapılabilir ?: Bir grup ilgili veri görselleştirmesini gösterge tablosu olarak yayınlamak için R Markdown kullanabilirsiniz. base, lattice, ızgara grafikler, tablo verileri göstergeler gibi çeşitli htmlwidgetslar için destek sağlar. Satır ve […]
Tidymodels, tidyverse ilkeleri kullanan modelleme ve makine öğrenmesi için paketler koleksiyonudur. Tidyverse ile ilgili yazdığım yazıya ulaşmak için tıklayınız. Tidymodels paketler koleksiyonu bir veri bilimi projesi için gerekli olan veri ön işlemeden model seçimine kadar tüm aşamaları içerisinde barındıran paketlerden oluşmaktadır. Bu paketler kullanılarak popüler makine öğrenmesi algoritmaları veri setlerine uygulanabilir ve sonuçlar çok hızlı […]
Tidyverse, veri bilimi için tasarlanmış R paketler koleksiyonudur. Tidyverse içerisinde yer alan tüm paketler temel bir tasarım felsefesini, sözdizimini ve veri yapılarını paylaşır. Tidyverse paketler koleksiyonu ilk olarak 2016 yılında Hadley Wickham ve arkadaşları tarafından tasarlanmıştır. Farklı paketler yardımıyla R programlama dili üzerinde veri görselleştirme, veri birleştirme ve düzenleme, veri manipülasyonu gibi çeşitli analizler yapılabilmektedir. […]
Shiny, R kodlarını kullanarak web uygulamaları oluşturmak için geliştirilmiş R paketlerinden biridir. Öncelikle veri bilimciler düşünülerek tasarlanmıştır ve bu amaçla HTML, CSS veya JavaScript bilgisi olmadan oldukça karmaşık Shiny uygulamaları oluşturulabilmektedir. Shiny ile kullanıcı arayüzü bileşenleri kolayca özelleştirilebilir veya genişletilebilir ve server ile birlikte R kodları yazılarak arka planda reaktif programlama kullanılabilir. Böylece, web uygulamanız […]
Özellikle, son yıllarda sürekli olarak belge hazırlamak ve bu belgeler üzerinde düzenlemeler yapmak çok zahmetli ve zaman alan bir süreç haline geldi. Dolayısıyla, bu belgeler üzerinde yeniden üretilebilirliğin sağlanması ve daha pratik çözümler oluşturulması için R Markdown paketi geliştirilmiştir. RStudio çalışanları (Allaire, Xie, McPherson ve arkadaşları) tarafından geliştirilen R Markdown paketi ilk olarak 2014 yılının […]
Doğrusal regresyon modellerinde model parametreleri doğrusal bir yapıda bulunmaktadır. Doğrusal regresyon modelleri ile ilgili yazılarıma aşağıdaki bağlantılardan ulaşabilirsiniz. R Uygulamaları – Bölüm 1: Basit Doğrusal Regresyon R Uygulamaları – Bölüm 2: Çoklu Doğrusal Regresyon Doğrusal olmayan regresyon modellerinde ise model parametreleri doğrusal değildir ancak bağımsız değişkenler doğrusal veya doğrusal olmayan yapıda olabilir. Doğrusal olmayan modeller […]
tidymodels paketi makine öğrenmesi için oluşturulmuş bir koleksiyondur. R’da tidymodels paketini yüklemek için;
|
1 |
install.packages("tidymodels") |
komutunu kullanabilirsiniz. İster bugün yeni başlıyor olun, isterseniz modelleme konusunda yılların deneyimine sahip olun, tidymodels işiniz için tutarlı ve esnek bir çerçeve sunmaktadır. tidymodels başlangıçta yüklenen bazı paketler içermektedir. Şimdi bu paketlere göz atalım: rsample rsample, analizler için farklı türde örnekler ve […]
Yapay Zeka Nedir? Yıllardır, “Zeka nedir?”, “Zeka nasıl ölçülebilir?”, “Beyin nasıl çalışır?” gibi soruları kendimize soruyoruz. Tüm bu sorular yapay zekayı anlamaya çalışırken büyük bir önem göstermektedir. Bununla birlikte bir mühendis, bilgisayar bilimcisi ya da istatistikçi için temel soru bir insan gibi davranışlar sergileyen akıllı makine sorunudur. Yapay kelimesi bizim için çok farklı çağrışımlar uyandırabilir. […]
Regresyon analizi, parametrik ve parametrik olmayan regresyon olmak üzere iki gruba ayrılmaktadır. Parametrik regresyon analizinin en önemli özelliği değişkenler arasındaki ilişkinin bir fonksiyon ile açıklanabilir olmasıdır. Ayrıca; parametrik regresyonda bazı önemli varsayımların sağlanması gerekmektedir. Bu varsayımlara ve parametrik regresyon analizi ile ilgili yaptığım uygulamalara aşağıdaki bağlantılardan ulaşabilirsiniz: R Uygulamaları – Bölüm 1: Basit Doğrusal Regresyon […]
Herkese merhaba! Veri görselleştirme için kullanılan popüler uygulamalardan biri olan Power BI’da gerçek hayatta kulandığımız veriler için farklı görselleştirmeler yapılmaktadır. Verileri görselleştirmemizdeki amaç elimizdeki verilerin karmaşık olması ve bu verilerin ham haliyle yorumlanmasının da oldukça zor olmasıdır. Bu yüzden verilerden başarılı çıkarsamalar yapabilmek için bu verileri görselleştirmek ve yorumlamak gerekmektedir. Power BI ile ilgili detaylı […]
Kantil Regresyon (Quantile Regression) yöntemi Koenker ve Bassett tarafından 1978 yılında önerilmiştir. Doğrusal regresyon modelleri uç değerlere karşı esnek olmadığı için özellikle; uç değerlerin olduğu veri setlerinde kantil regresyon modelleri tercih edilmektedir. Ayrıca kantil regresyon modeli aykırı gözlemlere karşı etkili olduğundan doğrusal regresyondaki gibi varsayımlara gerek duymamaktadır. Doğrusal regresyon ile ilgili detaylı bilgilere aşağıdaki bağlantılardan […]
Herkese merhaba! R uygulamalar serisinin önceki bölümlerinde doğrusal regresyon ve lojistik regresyon ile ilgili uygulamalar yapmıştık. Yazılarıma aşağıdaki bağlantılardan ulaşabilirsiniz: R Uygulamaları – Bölüm 1: Basit Doğrusal Regresyon R Uygulamaları – Bölüm 2: Çoklu Doğrusal Regresyon R Uygulamaları – Bölüm 3: Lojistik Regresyon R uygulamalar serisinin bu bölümünde değişkenler arasındaki ilişkinin doğrusal olmadığı veri yapılarını […]
“Verilere yeterince işkence edersen, itiraf eder!” Ronald H. Coase Ortalama (mean), ortanca (median) ve tepe değeri (mode) gibi kestiriciler yeterli mi? Bu kestiricileri kullanarak aslında uygulama anlamında bazı sorunları çözebiliyoruz. Örneğin elimizdeki bir veri setinde kayıp gözlemler (missing values) var ve biz bu kayıp gözlemlere değerler atamak istiyoruz. Genellikle atadığımız değer o veri setinin ortalama […]
Makine öğrenmesinde denetimli öğrenme algoritmaları, sınıflandırma ve regresyon olmak üzere iki kategoriye ayrılmaktadır. Regresyon tabanlı algoritmalarda, hedef (output) değişkeni sürekli değerlerden oluşmaktadır ve biz bu değerleri tahminlemeye çalışırız. Sınıflandırma tabanlı algoritmalar da ise bu değişken kategorik verilerden (evet-hayır gibi) oluşmaktadır. Tabii, bu sınıflama yapacağımız hedef değişkeni çoklu kategorik verilerden de (iyi-orta-kötü) oluşabilir. Sınıflandırma tabanlı algoritmaların […]
Serinin ilk iki yazısında doğrusal regresyon analizine değinmiştim. İlgili yazılara aşağıdan erişebilirsiniz: R Uygulamaları – Bölüm 1: Basit Doğrusal Regresyon R Uygulamaları – Bölüm 2: Çoklu Doğrusal Regresyon Doğrusal regresyonda açıklamaya çalıştığımız bağımlı değişken sürekli verilerden oluşmaktaydı. Lojistik regresyon analizi ile bağımlı değişkeni açıklayabilmek için bağımlı değişken, kategorik verilerden (hasta-sağlıklı, iyi-kötü vb.) oluşmalıdır. Bu verilere […]
Herkese merhaba! R uygulamalar serisinin ilk bölümünde bir veri setinin basit doğrusal regresyon ile modellenmesini incelemiştik. Basit doğrusal regresyon analizi ile ilgili yazdığım yazıya ulaşmak için tıklayınız. Serinin ikinci bölümünde çoklu doğrusal regresyon analizine değineceğim. Çoklu doğrusal regresyon, bir bağımlı değişken birden fazla bağımsız değişkenle açıklanmak istendiğinde kullanılan analiz yöntemlerinden biridir. Aşağıda çoklu doğrusal regresyon […]
R uygulamalar serisinden herkese merhaba! Veri bilimi konusunda çalışmalar yapmak isteyenler için R programlama dili kullanılarak çeşitli analizlerin yapılacağı uygulamalar serisinin birinci bölümü basit doğrusal regresyon analizi ile başlıyor. Keyifli okumalar 🙂 Regresyon analizi, iki veya daha fazla değişken arasındaki ilişkiyi inceleyen analiz yöntemlerinden biridir. Bu değişkenlerden biri bağımlı değişken, diğerleri ise bağımsız değişkenler olarak […]