Destek Vektör Makineleri (Support Vector Machines – SVMs) – 6

DVM ile Regresyon Önceden belirttiğim gibi, Destek vektör makineleri hem sınıflandırma hem de regresyon problemlerinde kullanılmaktadır. Regresyon için amaç tersine çevrilir: mümkün olan en geniş caddeyi bulmak yerine, mümkün olduğunca en fazla veri örneğini cadde üzerinde tutmaya çalışır (Sınıflandırmada caddenin dışında tutmaya çalışır). Caddenin genişliği, $latex \epsilon$ üstün-parametresi (hyper-parameter) ile belirlenir. Yukarıdaki grafikte, solda daha … Okumaya devam et Destek Vektör Makineleri (Support Vector Machines – SVMs) – 6

Reklamlar

Düzenlileştirme (Regularization)

Pratikte, genel olarak doğrusal regresyonu birden çok değişken içeren verisetlerine uygularız. Bu birkaç sıkıntı yaratmaktadır. İlk olarak, değişken sayısı arttıkça, modelin aşırı öğrenme(overfit) olasığı artmaktadır. İkincisi, elimizdeki sıfırdan farklı katsayı arttıkça, bunları açıklamak zorlaşmaktadır. Elimizde yüzlerce değişken içeren bir model yerine üç değişken içeren bir model olması daha kullanışlı olabilir. Düzenlileştirme, aşırı öğrenme (overfitting) problemini … Okumaya devam et Düzenlileştirme (Regularization)

Polinom Regresyonu (Polynomial Regression)

Peki elimizdeki verilerin arasında lineer bir ilişki yoksa? Öncelikle kodumuzu verelim: Şimdi adım adım kodumuzu inceleyelim: İlk olarak gerekli kütüphaneleri içeri aktardık. NumPy polinom regresyonu için, matplotlib görselleştirme için ve r2_score fonksiyonunu da eğrimizin verilerimizi ne kadar iyi "genelleştirdiğini" belirlemek için kullanacağız. np.random.seed ile rasgele sayı üreticimizin(Random number generator-RNG) "seed"ini belirledik - böylece bu kodları … Okumaya devam et Polinom Regresyonu (Polynomial Regression)

Doğrusal Regresyon (Linear Regression)

Elimizde çeşitli canlıların beyin-vücut ağırlıkları olsun. Öncelikle veriye kısaca göz atalım: Brain Body 3.385 44.500 0.480 15.500 1.350 8.100 465.000 423.000 36.330 119.500 İlk sütun beyin ağırlığını, ikinci sütun ise vücut ağırlığını içeriyor. Beyin ve vücut ağırlığı arasında doğrusal bir model kurmak istiyoruz. Vücut ağırlının, beyin ağırlığına bağlı olduğunu varsayalım. O halde,  bu modeli, A … Okumaya devam et Doğrusal Regresyon (Linear Regression)

Regresyon (Regression)

Bu sefer elimizde çeşitli evlerin metrekare alanı ve fiyatları olduğunu düşünelim. Elimizdeki veriyi görselleştirirsek, aşağıdaki gibi olabilir: Grafikteki her bir X noktası farklı bir evi temsil etmektedir. Dikkat edersek noktalar saçılmış olmasına rağmen grafikte yine de bir "pattern" var:  Ev büyüdükçe, fiyatı da artmaktadır. Algoritmamızın bu "pattern"i bulmasını ve ev fiyatlarını tahmin ederken kullanmasını istiyoruz. … Okumaya devam et Regresyon (Regression)