Bilgisayar

/

SQL

SQL (Structured Query Language), ilişkisel veritabanı yönetim sistemlerinde (RDBMS) depolanan verileri yönetmek ve işlemek için kullanılan standart bir programlama dilidir. Veritabanlarını oluşturmak, değiştirmek ve sorgulamak için kullanılır ve çeşitli alanlarda ve uygulamalarda yaygın olarak kullanılır. SQL’in temel özelliklerinden ve yeteneklerinden bazıları şunlardır:…

SQL

/

SQL (Structured Query Language), ilişkisel veritabanı yönetim sistemlerinde (RDBMS) depolanan verileri yönetmek ve işlemek için kullanılan standart bir programlama dilidir. Veritabanlarını oluşturmak, değiştirmek ve sorgulamak için kullanılır ve çeşitli alanlarda ve uygulamalarda yaygın olarak kullanılır. SQL’in temel özelliklerinden ve yeteneklerinden bazıları şunlardır: Veri tanımı: SQL, tablolar oluşturmaya, sütunları ve veri türlerini tanımlamaya ve tablolar arasında ilişkiler kurmaya yönelik komutlar dahil olmak üzere veritabanlarının yapısını oluşturmaya ve değiştirmeye yönelik komutlar içerir. Veri işleme: SQL, veritabanlarında depolanan verileri eklemek, güncellemek, silmek ve sorgulamak için komutlar içerir. Verileri filtrelemenize, sıralamanıza ve toplamanıza ve birden çok tablodaki verileri birleştirmenize olanak tanır. Veri kontrolü: SQL,…

R

/

R Nedir? Ve Veri Bilimi İçin Neden Önemlidir? R, istatistiksel hesaplama ve veri analizi için bir programlama dili ve yazılım ortamıdır. İstatistik, veri bilimi ve makine öğrenimi alanlarında yaygın olarak kullanılır ve verileri manipüle etmeye, görselleştirmeye ve analiz etmeye yönelik güçlü ve esnek araçlarıyla bilinir. R’yi veri bilimi için önemli kılan temel özelliklerinden bazıları şunlardır: Veri işleme: R, verileri filtreleme, toplama ve yeniden şekillendirme işlevleri dahil olmak üzere verileri işlemek ve temizlemek için çok çeşitli işlevler ve paketler içerir. İstatistiksel analiz: R, regresyon, sınıflandırma, kümeleme ve daha fazlası için işlevler dahil olmak üzere istatistiksel analiz için zengin bir araç setine…

Python

/

Piton Nedir? Veri Bilimi İçin Neden Önemlidir? Python, veri bilimi alanında yaygın olarak kullanılan üst düzey, genel amaçlı bir programlama dilidir. Veri bilimi topluluğunda popülerdir çünkü geniş ve aktif bir topluluğa, veri analizi ve makine öğrenimi için çok çeşitli kitaplıklara ve araçlara ve basit ve öğrenmesi kolay bir sözdizimine sahiptir. Python’un veri bilimi için önemli olmasının nedenlerinden bazıları şunlardır: Büyük ve aktif topluluk: Python, geniş ve aktif bir geliştiriciler ve kullanıcılar topluluğuna sahiptir; bu, dili öğrenmek ve kullanmak için çok sayıda bilgi ve kaynak olduğu anlamına gelir. Çok çeşitli kitaplıklar ve araçlar: Python, veri analizi ve makine öğrenimi için NumPy,…

Support Vectors Machines (SVMs)

/

Destek Vektör Makineleri (SVM’ler) Nedir? Destek Vektör Makineleri (SVM’ler), sınıflandırma, regresyon ve aykırı değer tespiti için kullanılabilen bir tür denetimli öğrenme algoritmasıdır. Farklı sınıfları maksimum düzeyde ayıran yüksek boyutlu bir uzayda bir hiperdüzlem bulma fikrine dayanırlar. Algoritma, her sınıfın en yakın veri noktaları arasında maksimum marja veya mesafeye sahip olan hiperdüzlemi bularak çalışır. Hiper düzleme en yakın olan veri noktaları destek vektörleri olarak adlandırılır ve hiper düzlemi tanımlamak için kullanılır. SVM’ler genellikle, amacın özelliklerine göre belirli bir veri noktasının sınıfını tahmin etmek olduğu sınıflandırma görevleri için kullanılır. Örneğin, e-postadaki kelimelere ve kelime öbeklerine göre e-postaları spam veya spam değil olarak…

K-Ortalama Kümeleme Nedir?

/

K-Ortalama Kümeleme Nedir? K-means kümeleme, denetimsiz öğrenme için kullanılan bir makine öğrenimi algoritmasıdır. Veri noktalarının benzerliğine dayalı olarak verileri önceden tanımlanmış sayıda kümeye (k) kümeleme yöntemidir. K-means algoritması, ilk olarak kümeler için k adet başlangıç merkezini veya merkez noktasını seçerek çalışır. Daha sonra her bir veri noktasını, nokta ile ağırlık merkezi arasındaki Öklid mesafesine bağlı olarak en yakın merkeze sahip kümeye atar. Algoritma daha sonra her bir kümeye atanan veri noktalarına dayalı olarak kümelerin merkezlerini yeniden hesaplar ve merkezler birleşene ve veri noktalarının kümelere atanması değişmeyene kadar veri noktalarını en yakın merkezlere yeniden atama sürecini tekrarlar. K-means kümeleme, veri biliminde…

Rastgele Ormanlar Nedir?

/

Rastgele Ormanlar Nedir? Rastgele ormanlar, sınıflandırma ve regresyon görevleri için kullanılan bir tür makine öğrenimi algoritmasıdır. Bunlar bir topluluk yöntemidir, yani nihai bir tahmin yapmak için çoklu karar ağaçlarının tahminlerini birleştirirler. Rastgele ormanlar, verilerin rastgele bir alt kümesi üzerinde çok sayıda karar ağacını eğiterek ve ardından nihai bir tahmin yapmak için tüm ağaçların tahminlerinin ortalamasını alarak çalışır. Ormandaki her ağaç, verilerin farklı bir alt kümesinde eğitilir ve ağacın her düğümündeki verileri bölmek için kullanılan özellikler de rastgele seçilir. Rastgele ormanlar, hem sürekli hem de kategorik verileri işleyebildikleri ve fazla uydurmaya karşı dirençli oldukları için veri biliminde kullanışlıdır. Genellikle müşteri davranışını…

Karar Ağaçları Nedir?

/

Karar Ağaçları Nedir? Karar ağaçları, sınıflandırma ve regresyon görevleri için kullanılan bir tür makine öğrenimi algoritması olup veri bilimi için kullanılır. Bunlar, bir dizi kararın ve bu kararların olası sonuçlarının, o gözlemin özelliklerine dayalı olarak yeni bir gözlemin sonucunu tahmin etme amacı ile grafiksel bir temsilidir. Karar ağaçları, özelliklerin değerlerine göre verileri daha küçük ve daha küçük alt kümelere bölerek ve her alt küme için ayrı bir karar ağacı oluşturarak çalışır. Ağaç, kök düğümden başlanarak ve daha sonra ağaç boyunca ilerleyerek, özelliklerin değerlerine dayalı olarak her düğümde kararlar alınarak oluşturulur. Nihai karar, gözlemin tahmin edilen sonucunu temsil eden yaprak düğümde…

Lojistik Regresyon Nedir?

/

Lojistik Regresyon Nedir? Lojistik regresyon veri biliminde önemli bir araçtır. Lojistik regresyon bağımsız değişkenlerin değerlerine dayalı olarak meydana gelen bir olayın olasılığını tahmin edilmesine olanak tanır. Genellikle müşteri davranışını tahmin etmek, tıbbi bir durum olasılığını tahmin etmek ve kredi temerrüdü olasılığını tahmin etmek dahil olmak üzere çok çeşitli uygulama alanı vardır. Lojistik regresyon, bir olayın meydana gelme olasılığı veya iki kategoriden birine sınıflandırma gibi ikili sonuçları modellemek için kullanılan istatistiksel bir tekniktir. Öngörülen olasılığı 0 ile 1 arasında bir değere eşleyen bir sigmoid eğrisi olan lojistik fonksiyona dayanır. Lojistik regresyon modelleri, bağımlı değişken (bir olayın meydana gelme olasılığı) ile bağımsız…

Lojistik Ve Lineer Regresyon Arasındaki Farklar ve Benzerlikler

/

Lojistik Ve Lineer Regresyon Arasındaki Fark Lojistik regresyon ile lineer regresyon arasında birkaç önemli fark vardır: Sonuç: Lojistik regresyon ile lineer regresyon arasındaki temel fark, tahmin edilen sonucun türüdür. Lojistik regresyon, bir olayın meydana gelme olasılığı veya iki kategoriden birine sınıflandırma gibi ikili sonuçları modellemek için kullanılırken doğrusal regresyon, sayısal bir değer gibi sürekli sonuçları modellemek için kullanılır. Öngörülen değerler: Lojistik ve doğrusal regresyon arasındaki diğer bir önemli fark, tahmin edilen değerlerin aralığıdır. Lojistik regresyonda tahmin edilen değerler 0 ile 1 arasında değişen olasılıklardır, lineer regresyonda tahmin edilen değerler ise veri aralığında herhangi bir değeri alabilen sürekli değerlerdir. Model formu:…

Lineer Regresyon Nedir?

/

Lineer Regresyon Nedir Doğrusal regresyon, bağımlı değişken ile bir veya daha fazla bağımsız değişken arasındaki doğrusal ilişkiyi modellemek için veri biliminde sıklıkla kullanılan istatistiksel bir tekniktir. Değişkenler arasındaki ilişkiyi açıklayan en uygun çizgiyi veya eğriyi bulma fikrine dayanır ve genellikle bağımsız değişkenlerin değerlerine dayalı olarak bağımlı değişkenin değeri hakkında tahminlerde bulunmak için kullanılır. Doğrusal regresyon, bir bağımlı değişken ile bir veya daha fazla bağımsız değişken arasındaki doğrusal ilişkiyi modellemek için kullanılan istatistiksel bir tekniktir. Değişkenler arasındaki ilişkiyi açıklayan en uygun çizgiyi veya eğriyi bulma fikrine dayanır ve genellikle bağımsız değişkenlerin değerlerine dayalı olarak bağımlı değişkenin değeri hakkında tahminlerde bulunmak için…