Kategori: Machine Learning

Başlıklar

Saving and Loading Models

Kategori: Machine Learning, 08 Ocak 2020

Saving and Loading Models

Şu zamana kadar yaptığımız uygulamalarda, kullandığımız veri setleri düşük boyutluydu. Bu veri setlerinin boyutu çok büyük olabilir. Bir modeli 2 saniyede değil de haftalarca train edebiliriz. Bu train aşamasından sonra, tekrar tekrar train edip bilgisayarı yormamak için, kaynak harcamamak için eğittiğimiz modelleri kaydetmek isteyebiliriz. Örneğin bir KNN modelini eğittik. Daha ... Devamını Oku


JanFranco | 17 | 0 | 2 min read

Grid Search, Hyperparameter Optimization

Kategori: Machine Learning, 06 Ocak 2020

Grid Search, Hyperparameter Optimization

Şu ana kadar bir çok uygulama yaptık. Her uygulamada farklı modeller denedik. Bu modellerin bir çok parametresi bulunuyor. Bu parametrelerle çok fazla oynamadık fakat bu parametreler başarıyı etkileyen parametreler. Sklearn kütüphanesindeki Grid Search algoritması ile bu parametreleri farklı değerler için otomatik olarak test edebilir, en iyi sonucu ve en iyi ... Devamını Oku


JanFranco | 22 | 0 | 2 min read

k-fold Cross Validation

Kategori: Machine Learning, 04 Ocak 2020

k-fold Cross Validation

Bu yazımda k-fold Cross Validation algoritmasını anlatacağım. Bu algoritmayı modellerimizin başarısını ölçmek için kullanırız. Çoğu çalışmamızda veriyi train ve test şeklinde ikiye ayırdık. Ve test kümesini standart bir oran olan 1/3 oranında almaya çalıştık.

---------- ++++++++++++++++++++++++++++++

Burada eksiler ile ifade edilen kısım test kümesi olsun, artılar ile ifade ... Devamını Oku


JanFranco | 24 | 0 | 2 min read

Linear Discriminant Analysis

Kategori: Machine Learning, 03 Ocak 2020

Linear Discriminant Analysis

Linear Discriminant Analyis, kısaca LDA bir boyut indirgeme algoritmasıdır. Aslında Principal Component Analysis ile (kısaca PCA) benzer algoritmalardır. Bu yazımda basitçe LDA algoritmasını anlatacağım ve Python üzerinde kodlamasını göstereceğim.

PCA algoritmasında amaç veriler arası mesafeyi maksimumda tutmaktır ve sınıfların bir önemi yoktur. Sınıfların bir önemi olmadığına göre PCA gözetimsiz ... Devamını Oku


JanFranco | 24 | 0 | 38 min read

Principal Component Analysis

Kategori: Machine Learning, 01 Ocak 2020

Principal Component Analysis

Bu yazımda Principal Components Analysis veya kısa adıyla PCA algoritmasını göreceğiz. Algoritmanın mantığını ve Python'da kodlanmasını anlatacağım. Arkasındaki matematiği bir başka yazıda anlatmayı düşünüyorum. PCA, bir boyut indirgeme uygulamasıdır. Boyuttan kastım tabi ki attribute'lar. Bir verisetinde yüzlerce attribute bulunabilir. Bunları boyut indirgeyerek azaltabiliriz. Bunu en iyi şarap örneği ile anlatabilirim: ... Devamını Oku


JanFranco | 22 | 0 | 39 min read
Sayfa 1 next last »