- YetGen Jump kapsamında tüm çalışamaları bu repoda detaylı bir şekilde paylaşıyor olacağım.
- Jump içerikleri eğer ilginizi çekerse daha çok kişinin görmesi ve faydalanması için ⭐ vermeyi unutmayın.
- Konu kapsamı aşağıdaki gibi sıralanabilir.
- Bu harika path için YetGen aileme, Vahit Keskin hocama ve tüm Miuul ailesine teşekkür ederim.
- Çalışma Ortamı Ayarları
- Veri Yapıları
- Fonksiyonlar
- Karar Kontrol Yapıları
- Döngüler
- Comprehensions
- Python ile Veri Analizi: NumPy
- Python ile Veri Analizi: Pandas
- Python ile Veri Analizi: Veri Görselleştirme
- Python ile Veri Analizi: Gelişmiş Fonksiyonel Keşifçi Veri Analizi
- Özellik Mühendisliği Nedir?
- Aykırı Değer Analizi(Outliers)
- Eksik Veri Analizi(Missing Values)
- Encoding Scaling
- Label Encoding
- One Hot Encoding
- Rare Encoding
- Özellik Ölçeklendirme (Feature Scaling)
- Feature Extraction(Özellik Çıkarımı)
- Binary Features
- Text Features
- Date Features
- Feature Interactions
- Uygulama
- Makine Öğrenmesi Nedir?
- Değişken Türleri
- Sayısal Değişkenler
- Kategorik Değişken
- Bağımsız Değişken
- Bağımlı Değişken
- Öğrenme Türleri
- Denetimli Öğrenme
- Denetimsiz Öğrenme
- Pekiştirmeli Öğrenme
- Problem Türleri
- Model Başarısı Değerlendirme Yöntemleri
- Model Doğrulama Yöntemleri
- Sınama Seti Yöntemi
- K-Katlı Çapraz Doğrulama
- Yanlılık Varyans Değiş Tokuşu
- Doğrusal Regresyon
- Lojistik Regresyon
- KNN(K-En Yakın Komşu)
- CART (Classification and Regression Trees)
- Random Forest
- Gradient Boosting Machines
- XGBoost (Extreme Gradient Boosting)
- LightGBM (Light Gradient Boosting)
- CatBoost
- Dengesiz Veri Setleri
- Denetimsiz Öğrenme - K - Means - Hiyerarşik Kümeleme Analizi - Temel Bileşen Analizi
- Pipeline