DecisionTreeRegressor modelini öğrenmek için yaptığım EDA, model eğitimi ve GridSearch ile yapılmış hiperparametre optimizasyonu
👉 https://t.co/HZWxjb9v80
#Python#ScikitLearn#Kaggle#ml#ai
Iris veri seti üzerinde sınıflandırma yaptım 🐝
SVC (GridSearchCV ile) → %99.17 doğruluk
Logistic Regression (OvR & OvO) → %100 doğruluk
Bazen sonucu basit modellerde aramak lazım :D
👉https://t.co/M4Pvx8RmpM
#ML#Python#DataScience#IrisDataset
Bu dataset ile öğrendiğim en önemli şey lineere çok yakın yapay datasetlerinde overfitting ve regularization yöntemlerinin tahminleri saptırması bu yüzden en verimli sonucu düz Linear Regression ile aldık
Kaggle'dan aldığım Energy Consumption Dataset ile EDA yapıp çeşitli regresyon modelleri denedim. En iyi sonucu Linear Regression ile aldık.
Analiz ve kod GitHub’ta
👉 https://t.co/ZF5PKw1RZI
Kendi mini Multi-Layer Perceptron (MLP) kütüphanemi yazdım:
https://t.co/sEgHeRLxpB
Kod içerisindeki örnek problem gibi, XOR (exclusive or) mantığı problemlerini çözmek için kullanılabilir.
#Python#MachineLearning#AI#MLP
Bugün yapay zekanın temel yapıtaşlarından birisi olan "perceptron"u temel düzeyde öğrenim amacıyla kendim yazdım
https://t.co/PKgwJMFln7
#AI#MachineLearning#Python