Blog

Bilgisayar Öğretmeninden R ile Makine Öğrenmesi Temelleri

R Makine Öğrenmesi Veri Madenciliği

Language: turkish

Note: 0/5 (0 notes) 61 students

Instructor(s): Tuncay EROL

Last update: None

What you’ll learn

• İndirim Kuponu : 6A143810F2E515D51037
• 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

Requirements

• Bilgisayar
• İnternet
• Temel Düzeyde Matematik (Ders içerisinde bilmediğinizi varsayıp matematik dersleri de veriliyor )

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)) # 2×2 lik çizim alanı oluştur

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

Who this course is for

• Öğrenciler
• Yüksek Lisan Öğrencileri
• Doktora Öğrencileri
• Yapay Zekaya Merakı Olup Nereden Başlayacağını Bilmeyenler
• Yeni Mezunlar
• Python dilini bilen bireyler daha hızlı öğrenebilir

Time remaining or 939 enrolls left