Özellik Oluşumu ve Özellik Seçimi(Feature Selection)-1
Makine öğrenmesinde özellik seçimi yöntemleri nelerdir?
Birkaç Satır Kod ile Makine Öğrenmesi Modelleri: Pycaret
Makine Öğrenmesi dünyasının “Merhaba Dünya” verisi, şüphesiz İris ve Titanik verileridir. Bu alana ilgi duyan hemen hemen herkesin yollarının kesiştiği “İris” verisi üzerine, Pycaret kütüphanesini...
Yazı Yazma Kuralları
Herkese merhaba. Bu yazımız, bloğumuzda yazı yazma ve yayınlama esnasında nelere dikkat edeceğimiz ile ilgilidir. Giriş ve Mevzuata Uyumluluk Konu ve Başlık Yazı İçeriği ve...
Veri Ambarı Tasarımında Kaçınılması Gereken 10 Temel Hata
Kimball, gelişmiş teknikleri kapsayan kitabında veri ambarı tasarımında kaçınılması gereken 10 temel hata sıralaması yapmış, bu yazımda onları inceliyoruz.
Basit Doğrusal Regresyon Nedir?
Bu yazımda Python’da basit doğrusal regresyon modeli oluşturacağız. Regresyon analizinde, iki ya da daha çok değişkenin yer aldığı istatiksel modellerde, genellikle neden-sonuç ilişkileri araştırılır. Yani...
Microsoft Excel’ de Formül İle Microsoft Outlook veya Gmail Üzerinden E-posta Gönderimi
Bir önceki yazımda VBA yardımıyla yaptığımız e-posta gönderim işlemini bu sefer bir formül yardımıyla nasıl gerçekleştirebileceğimizi göstereceğim. Bu işlemin bir önceki yazımızda yaptığımı VBA tabanlı...
Apache Kafka: Temel Kavramlar
Apache Kafka, verilerin bir sistemden hızlı bir şekilde toplanıp diğer sistemlere hatasız bir şekilde transferini sağlamak için geliştirilen dağıtık bir veri akış mekanizmasıdır. Başlangıçta 2011’de...
Günlük İşlerinizi Kolaylaştıracak Pandas ve Numpy Fonksiyonları
Python ortamında veri bilimi ile uğraşanların en çok kullanığı kütüphaneler Pandas ve Numpy’dır. Bu yazıda ise bu kütüphanelerde olan, işlerinizi oldukça kolaylaştıracak fonksiyonlardan bahsedeceğim. Numpy...
Derin Öğrenme ile Duygu Analizi
Merhaba VBO okuyucuları, bir önceki yazımda (buradan erişebilirsiniz) sizlere konu tahminlemesi ile ilgili uygulama yaparak bilgi vermeye çalıştım. Bu yazımda size derin öğrenme ile duygu...
LightGBM
LightGBM diğer boosting algoritmaları ile karşılaştırıldığında yüksek işlem hızı, büyük verileri işleyebilmesi, daha az kaynak(RAM) kullanımı, yüksek tahmin oranı, paralel öğrenme ve GPU öğrenimini desteklemesi gibi avantajları vardır.