Kategori arşivleri: Kodlama

Olivetti Face Dataset’i veri analizinde yaygın bir şekilde kullanılan, 40 farklı insana ait ve her birinin 10 farklı şekilde çekilmiş toplam 400 fotoğraftan oluşmuş bir veri setidir. 1992 – 1994 yılları arasında Cambridge’de çekilmiştir. Işık, yüz ifadeleri ve gözlüklü/gözlüksüz olarak farklı kombinasyonlar kullanılarak çekimler yapılmıştır. Her kişiye ait fotoğraflar 0 ile 39 arasında bir sayı“Olivetti Face Dataset” yazısının devamını oku

Write a python function that returns  for a given real number x. Write a python function that takes A function f(x) A pair of real numbers (a,b) An integer N as input and returns the Riemann sum of f(x) on the interval [a,b] with N equal subdivisions. Pull 100 uniformly random numbers from the interval  as an array xs. Add 0 at the beginning of the array,“Python Exercises” yazısının devamını oku

Bir proje yaptığımızda her metod için ayrı try catch blokları yazmak yerine tek bir hata yakalama blogu yazarak daha kolay hale getirebiliriz. Öncelikle basit bir proje üzerinde klasik bir try catch blogu oluşturalım. Aşağıdaki hatayı alıcaz : şimdi action delegasyonunu kullanalım. Ana projemizin içine aşağıdaki methodu eklemeliyiz. Daha sonra metodumuzu try catch içine almaya gerek“Action Delegasyonu İle Hata Yakalama C#” yazısının devamını oku

Logistic regression için test verisi olarak kanserli hücrelerin özelliklerini kullanıcaz. id,”diagnosis”,”radius_mean”,”texture_mean”,”perimeter_mean”,”area_mean”,“smoothness_mean”,”compactness_mean”,”concavity_mean”,”concave points_mean”,”symmetry_mean”,”fractal_dimension_mean”,“radius_se”,”texture_se”,”perimeter_se”,”area_se”,”smoothness_se”,“compactness_se”,”concavity_se”,”concave alanlarının olduğu bir veri seti alıyoruz. Veri Setinin Kolonları Yukarıdaki işlemleri tek bir metod ile yapmanın yöntemi : Logistic regression with sklearn.

Web sayfası tasarımı yaparken renkler konusunda kararsız kalabiliriz. Bu nedenle başka web sayfalarına bakarken renkler hoşumuza gidebilir ve hangi renk olduğunu öğrenmek isteyebiliriz. Bunun için kullanabileceğimiz oldukça pratik bir uygulama bulunmaktadır: ColorZilla. Bilgisayarımıza indirdiğimizde uzantı olarak kaydediliyor. Ve uygulamayı açıp istediğimiz rengin üstüne tıkladığımızda o rengin rgb değerini ve hexadecimal öğrenebiliyoruz. rgb değerini html dosyamızda“CSS-Colors,RGB,Hexadecimal,Opacity” yazısının devamını oku

Bir web sitesi tasarımı yaparken yalnızca HTML kullanılırsa oldukça sade bir sitemiz olacaktır. Ancak CSS kullanımı ile çok daha kullanışlı, göze hitap eden bir görünüm elde edebiliriz. Bir tanım yapacak olursak : CSS bir HTLM belgesinin stilini tanımlayan dildir. Temel bir HTML sayfası alalım. Bu sayfayı daha güzelleştirmek için CSS kullanalım : CSS’i kullanmak için“CSS – Basic Selectors” yazısının devamını oku

C# ile yapılan bir web sayfası içinde kullanılan datagrid içindeki veriyi butona tıklandığında doğrudan bilgisayara excel olarak indirme işlemi yapabilecek method şu şekildedir: .aspx dosyası Bu projede iki farklı ekran ve grid kullanıldığından öncelikle seçilen grid’e göre excel oluşturulacak. Excel butonuna tıklandığında dropdown ile seçilen ekrana göre şekillenip grid’i excel olarak alacak method şu şekildedir“DataGridView Excele Aktarma” yazısının devamını oku

Elimizdeki veriyi bir çok model üzerinde machine learning için kullanabiliriz. Peki en doğru modelin hangisi olduğunu nasıl anlıcaz. Evaluating regression konusu bu noktada kullanılmaktadır. Burda yapılan tahminin matematiksel olarak değerlendirildiği 0 ve 1 arasında bir sonuç alınır. Aslında literaturde error dediğimiz değer residual olarak geçer. Model değerlendirilirken şu işlemler yapılır. Residual = Y – Y_head“Evaluating Regression Models” yazısının devamını oku

Aynı anda birde fazla machine learning algoritmasını  kullanıp bunların ortalamasını alır ve sonuç döndürür. Decision tree, random forest içindedir. Bu algoritma Recommandation system, Body part classification, stock price uygulamalarında kullanılmaktadır. Python kullanarak random forest nasıl yapılır? Futbol maçlarında tribün konumu ve ücret bilgilerini içeren veri seti kullanılmaktadır.

CART : Classification and Regression Tree Bu algoritmaların temelinde splitler bulunur. Yukarıda verilen şekilde veri seti dörde ayrılmış. Normalde bu split sayısı ve hangi kısımdan ayrılacağına python decision tree algoritmanın içinde kullanılan information entropy ile karar verilir. Decision tree mantığını anlamak için aşağıdaki öğrenimiş bir ağaç göreseline bakabiliriz. Kalp krizi geçiren kişilerin çeşitli özellikleri ele“Python ile Decision Tree Regression” yazısının devamını oku