R MAKİNE ÖĞRENMESİ VERİ YAPILARI | R MACHINE LEARNING скачать в хорошем качестве

R MAKİNE ÖĞRENMESİ VERİ YAPILARI | R MACHINE LEARNING

R ile makine öğrenmesi eğitim serimizin 4. videosunda makine öğrenmesin önemli konularından biri olan veri yapılarını ele aldık. Veri yapıları, verilerin belirli bir formatta düzenlenmesini ve saklanmasını sağlayan yapılar olup, farklı türlerde verileri analiz etmek ve işlem yapmak için kullanılır. R'daki veri yapılarının görevleri ve kullanım amaçları şöyledir: 1. Vektör (Vector): Görevi: Aynı türdeki verilerin sıralı bir koleksiyonunu temsil eder. Kullanım Alanları: Basit veri kümeleri oluşturmak, sayısal hesaplamalar yapmak, veri filtrelemek ve temel istatistiksel analizler yapmak için kullanılır. Örneğin, bir grup kişinin yaşlarını veya bir deneyin sonuçlarını saklamak için vektörler kullanılabilir. 2. Matris (Matrix): Görevi: Sayısal verilerin iki boyutlu düzenlemesidir, veriler satır ve sütunlara yerleştirilir. Kullanım Alanları: Lineer cebir işlemleri (matris çarpımı, transpoz), görüntü işleme veya veri analizi (örneğin, korelasyon matrisleri oluşturma) için kullanılabilir. 3. Dizi (Array): Görevi: Verileri çok boyutlu bir şekilde saklamaya olanak tanır, aynı türdeki verilerin n-boyutlu düzenlemesidir. Kullanım Alanları: Çok boyutlu verileri temsil etmek için, örneğin zaman serisi analizlerinde veya görüntü işlemelerinde kullanılabilir. 4. Veri Çerçevesi (Data Frame): Görevi: Farklı türdeki verileri sütunlar halinde saklar ve her sütun bir değişkeni, her satır ise bir gözlemi temsil eder. Kullanım Alanları: Veritabanı tablosu gibi çalışır ve veri analizi, istatistiksel modelleme ve makine öğrenimi için çok kullanışlıdır. Çeşitli veri türlerini bir arada tutmak gerektiğinde veri çerçeveleri tercih edilir (örneğin, yaş, isim ve cinsiyet gibi farklı türdeki verileri saklamak). 5. Liste (List): Görevi: Birden fazla ve farklı türdeki verileri bir araya getirebilen esnek bir veri yapısıdır. Kullanım Alanları: Farklı veri türlerini bir arada saklamak gerektiğinde kullanılır. Örneğin, bir modelin sonuçları (özet istatistikler, tahminler, hata oranları) veya karmaşık veri yapıları içeren projelerde (örneğin, veri çerçevesi ve vektör kombinasyonları) listeler tercih edilir. 6. Faktör (Factor): Görevi: Kategorik verileri temsil eder ve düzey (level) adı verilen sınıfları içerir. Kullanım Alanları: Kategorik değişkenlerle çalışırken, verilerin belirli bir sınıfa göre gruplandığı veya sınıflandırıldığı analizlerde kullanılır (örneğin, anket sonuçlarının "Erkek/Kadın" veya "Düşük/Orta/Yüksek" gibi kategorik değerlerle ifade edilmesi). Her bir veri yapısı, belirli bir veri türünü veya analiz amacını daha iyi destekler ve R'da veri manipülasyonu, analiz ve modelleme işlemlerini daha etkili hale getirir. MAKİNE ÖĞRENMESİ NEDİR ? | BİR MAKİNE NASIL ÖĞRENİR ? -- Ders içerisinde kullanılan kaynaklara erişmek içi GitHub : https://github.com/merhabayazilim01/R... --Instagram : @merhabayazilim01 --LinkedIn : Merhaba Yazılım Eğitmen: Hasan Can Demirci Editör: Naz Balcı