Makine Öğrenmesi İçin Regresyon Algoritmaları

Konut fiyatları, satış trendleri veya müşteri yaşam boyu değeri gibi sayısal değerleri tahmin etmek, veri bilimindeki en kritik becerilerden biridir. Regresyonun arkasındaki teoriyi ve uygulamayı anlamak, makine öğrenmesinde ustalaşma yolundaki ilk büyük adımıdır. Bu metin tabanlı kurs, temel istatistiklerden güvenle regresyon modelleri oluşturmaya ve ayarlamaya kadar size rehberlik eder. Modern Python iş akışlarını kullanarak verilerinizi nasıl hazırlayacağınızı, doğru algoritmaları nasıl seçeceğinizi ve modelinizin performansını nasıl değerlendireceğinizi öğreneceksiniz. Ne öğreneceksiniz: Doğrusal, polinomal, ridge ve lasso regresyonun temel kavramlarını anlamak; Modern Python kütüphanelerini ve dataframe yapılarını kullanarak regresyon algoritmalarını uygulamak; Ham verileri temizlemek ve hazırlamak için öznitelik mühendisliği ve ön işleme teknikleri uygulamak; MSE, RMSE ve R-kare gibi metrikleri kullanarak model performansını değerlendirmek; Düzenlileştirme (regularization) tekniklerini kullanarak aşırı öğrenmeyi (overfitting) ve eksik öğrenmeyi (underfitting) önlemek. Kurs, adım adım yazılı uygulamalarla size rehberlik etmeden önce temel terminoloji ve temel istatistiksel tanımlarla başlar. Kodlama ve analitik becerilerinizi pekiştirmek için tasarlanmış yapılandırılmış metin tabanlı alıştırmalarla pratik yapacaksınız. Bu kurs; önceden makine öğrenmesi deneyimi gerektirmeyen, yeni başlayanlar, geleceğin veri bilimcileri ve makine öğrenmesi alanına girmek isteyen geliştiriciler için tasarlanmıştır. Tahminsel modellemede sağlam bir temel oluşturmak için bugün okumaya başlayın.