Bilgisayar Öğretmeninden R ile Makine Öğrenmesi Temelleri

R Makine Öğrenmesi Veri Madenciliği

5.00 (47 reviews)
Udemy
platform
Türkçe
language
Data Science
category
instructor
Bilgisayar Öğretmeninden R ile Makine Öğrenmesi  Temelleri
1,503
students
12 hours
content
Apr 2022
last update
$19.99
regular price

What you will learn

Algoritma Mantığını Öğrenecekler

Makine Öğrenmesi Hakkında Bilgi Sahibi Olacaklar

Big Data İle Nasıl Çalışacaklarını Öğrenecekler

Temel Yazılım Bilgisine Sahip Olacaklar

Yapay Zeka ile İstatistik Nasıl Yapılacak Bu Konuda Eğitilecekler

Description

R, istatistiksel hesaplama ve grafikler için yazılım ortamı olup aynı zamanda programlama dilidir. R Foundation tarafından desteklenen ve GNU Tasarısının parçası olan bir özgür yazılımdır. Yeni Zelanda Auckland Üniversitesinden Ross Ihaka ve Robert Gentleman tarafından ortaya çıkarılan[2] R, hâlihazırda R Geliştirme Çekirdek Ekibi tarafından geliştirilmektedir. S programlama diline benzeyen R, S'nin uyarlaması olarak değerlendirilebilir.

İstatistikî yazılım geliştirme için istatistikçiler arasında de fakto standart haline gelen R, istatistikî yazılım geliştirme ve veri analizi alanında kullanılmaktadır.[3]

R'nin kaynak kodları GNU Genel Kamu Lisansı altında olup değişik işletim sistemlerinde kullanılabilir durumdadır. R, komut satırı arayüzü kullanıyor olsa da değişik grafik kullanıcı arayüzleri de bulunmaktadır.


R, çok geniş istatistiki (doğrusal ve doğrusal olmayan modelleme, klasik istatistik testleri, zaman serileri analizi, sınıflandırma, kümeleme ve diğer) ve grafik çizim teknikleri sunmaktadır. R de, S gibi tam anlamıyla programlama dili olarak tasarlanmış olup kullanıcıya yeni fonksiyonlar tanımlayarak ek özellikler geliştirme imkânı sunmaktadır. Bazı önemli farklılıklar olmasına rağmen S için yazılan kodlar aynen R'de de çalışır. R sisteminin büyük çoğunluğu aynı dille yazıldığından kullanıcının yapılan algoritmik seçimleri takip etmesi kolaylaşmaktadır. Yoğun hesaplamalar gerektiren görevler için C,C++ ve Fortran kodu çalışma zamanında bağlanıp çalıştırılabilmektedir. İleri düzey kullanıcılar R nesnelerinin manipülasyonu için C kodu yazabilirler.

R, kullanıcıların eklediği özel fonksiyonlar veya çok özel araştırma alanlarına ait paketlerle oldukça geliştirilebilirdir. S dilinin mirasından dolayı R, diğer birçok istatistiki hesaplama dilinden daha kuvvetli bir nesneye yönelik programlama kabiliyetine sahiptir.

R'nin bir diğer güçlü yönü matematiksel sembolleri de içeren yayın kalitesinde grafikler çizebilen grafik imkânlarıdır. R'nin ister çevrimiçi ister baskı amaçlı kullanılabilen çok geniş içerikli LaTeX benzeri belgelendirme imkânı vardır.



> x <- c(1,2,3,4,5,6) # x sıralı 6'lısı oluştur


> y <- x^2 # y x'in elemanlarının karelerinden oluşsun


> mean(y) # y'nin aritmerik ortalaması


[1] 15.16667


> var(y) # Örnek varyansını hesapla


[1] 178.9667


> summary(lm(y ~ x)) # y'nin x'e bağımlı doğrusal regresyon modeli


Call:


lm(formula = y ~ x)


Residuals:


1 2 3 4 5 6


3.3333 -0.6667 -2.6667 -2.6667 -0.6667 3.3333


Coefficients:


Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)


(Intercept) -9.3333 2.8441 -3.282 0.030453 *


x 7.0000 0.7303 9.585 0.000662 ***


---


Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1


Residual standard error: 3.055 on 4 degrees of freedom


Multiple R-squared: 0.9583, Adjusted R-squared: 0.9478


F-statistic: 91.88 on 1 and 4 DF, p-value: 0.000662


> par(mfrow=c(2, 2)) # 2x2 lik çizim alanı oluştur


> plot(lm(y ~ x)) # Regresyon modelinin tanısal grafikleri

Content

R Temelleri

R Yükleme Adımları ve Hello Word
Değişkenlere Giriş
Değişkenlerle Temel Matematik İşlemleri
Operatörler

Mantıksal R

While Döngüsü
For Döngüsü
Koşullar

Vectors

Vektörler
Vektör Yaratma ve Komut Sistemi

Fonksiyonlar | Modüller

Fonksiyonlar
Factor | Pivot ve Summary Fonksiyonları
Arrays
Modules

Matrix Kavramı

Matrix Nedir ?
Matrix İşlemler
Matrix Manipüle

Data Frame

Data Frame Nedir ?
Çevireçler
Veri Seti Yükleme
Korelasyon
Hızlı Fonksiyonlar
Hata Kodları
R Çalışma Dizini Mantığı ve Manipülasyonları

Grafikler

Plot Grafiği
Geom Point
GGPLOT ile Grafik Konumlandırma
Color Model
Derinlemesine Grafikler
Multi Grafikler
Geom Bars

Makine Öğrenmesi

Makine Öğrenmesi Nedir ?
Regresyon Nedir ?
Regresyon Doğrusu Cep Telefonu Fiyat Endeksi
Ev Kira Endeksi Algoritması
Kirayı Tahmin Et
Karar Ağaçları
Makine Öğrenmesi ile Diyabet Olma Olasılığını Hesapla
Ham veri Üzerine Diyabet Analizi
En Yakın Komşu Algoritması
KNN ile Köpek Cinsi Tahmin Algoritması
Genel Tekrar ve K Ortalama Algoritması
2 Kümeli veri Analizi
Birliktelik Analizi
2500 Kalemden Oluşan Market Fişi Oluşturma
Farklı Fişteki Verileri Tek Fişte Toplama
En Yüksek Oranda Satın Alınan Fiş Miktarını Bulma
Apriori Algoritması
Final Uygulaması
Bayes Algoritması
Reel Data ile Bayes
Hatalı verileri Manipüle Etme
Hatalı Verilerin Ham Veriye Etkisi
Data Parse

Reviews

Mert
April 10, 2022
Anlatımı ve Diksiyonu çok güzel hocamızın, neyi neden yaptığımızı sürekli hatırlatması çok yerinde oluyor. Hocamızın tüm kurslarını neredeyse satın aldım ve hiç birinde pişman olmadım

Coupons

DateDiscountStatus
4/4/2022100% OFF
expired

Charts

Price

Bilgisayar Öğretmeninden R ile Makine Öğrenmesi  Temelleri - Price chart

Rating

Bilgisayar Öğretmeninden R ile Makine Öğrenmesi  Temelleri - Ratings chart

Enrollment distribution

Bilgisayar Öğretmeninden R ile Makine Öğrenmesi  Temelleri - Distribution chart

Related Topics

COMIDOC
COMIDOC

Want FREE online courses ? Our FIREFOX extension lists Udemy freebies in realtime !

FREE
COMIDOC
COMIDOC

Want FREE online courses ? Our FIREFOX extension lists Udemy freebies in realtime !

FREE
4625998
udemy ID
4/3/2022
course created date
4/4/2022
course indexed date
Bot
course submited by