VERİ TÜRLERİ, BÖLÜM 2: SINIFLARI AVANTAJINIZA KULLANMA

Geçen hafta skalerler, vektörler, matrisler, veri çerçeveleri ve listeler gibi nesneler hakkında konuştum. Bu gönderide, R'da oluşturduğunuz nesneleri (ve karşılık gelen sınıflarını) nasıl kullanacağınızı göstereceğim. Öncelikle, veri...
Read More ⟶

VERİ TÜRLERİ, BÖLÜM 1: DEĞİŞKENLERİ DEPOLAMA YOLLARI

Çeşitli gönderilerde farklı R veri türlerini veya sınıflarından bahsediyorum, bu yüzden bunları daha ayrıntılı olarak ele almak istiyorum. Bu, veri türleri ile ilgili 3 bölümlük bir dizinin 1. bölümüdür. Bu yazıda, faydalı veri türlerini...
Read More ⟶

AYKIRI DEĞERLER ÜZERİNDE R İLE İŞLEM YAPILMASI VE AYKIRI DEĞERLERİN BELİRLENMESİ

Verideki aykırılıklar uygun şekilde belirlenip üstesinden gelinmezse, özellikle regresyon modellerinde tahminleri bozabilir ve doğruluğu etkileyebilir. Aykırı değerler üzerindeki işlemler neden önemlidir? Çünkü uydurulmuş tahmin ve...
Read More ⟶

R’da lojistik regresyon çalıştırma

Lojistik regresyon, y kategorik bir değişken olduğunda y = f (x) regresyon eğrisini yerleştirmek için bir yöntemdir . Bu modelin tipik kullanımı, bir grup yordayıcı x verildiğinde y'yi tahmin etmektir. bağımsız değişkenler sürekli, kategorik...
Read More ⟶

Tidy Zaman Serisi Analizi: Kısım 1

Tidy Zaman Serisi Analizi ile ilgili bu dizinin ilk kısmında CRAN indirmelerini araştırmak için tidyquard kullanacağız. Aklımıza gelen sorulardan ilki “Neden tidyquant?” Çoğu insan tidyquant ın tamamen bir finansal paket olduğunu düşünüyor ve...
Read More ⟶

Karşılaştırma: RxNeuralNet, xgBoost, H2O

Son zamanlarda, Ljubljana, Slovenya'daki yerel kullanıcı grubunda bir oturum gerçekleştirdim ve burada Microsoft R Server 9.0.3 için MicrosoftML paketi ile birlikte sunulan yeni algoritmaları tanıttım. Veri kümesi için Kaggle'dan (halen devam eden) iki...
Read More ⟶

R Eğitim Serisi: Basit Doğrusal Regresyon

Basit doğrusal regresyon, bağımlı bir değişkenin sonucunu tahmin etmek için yalnız bir bağımsız değişken kullanır. Regresyonun en temel şekli olan bu anlayışla çok sayıda karmaşık modelleme tekniği öğrenilebilir. Bu eğitimde R'nin basit...
Read More ⟶

Kötü Şöhretli Apply Fonksiyonu

R'ye yeni başlayanlar apply() fonksiyonunu programlamada mutluluğa açılan çok güçlü ama ulaşılamayacak gizli bir kapı gibi görür. Burada yeni başlayanlara apply() fonksiyonun asıl gücünü nasıl kullanılacağına ilişkin örnekler vererek yardımcı...
Read More ⟶

“Shiny”, “Leaflet” ve “Dplyr” ile R Kullanarak Covid-19 İnteraktif Haritası

Strazburg Üniversitesi Hastanesi Halk Sağlığı Bölümü (Prof. Meyer) ve Strazburg Tıp Fakültesi Biyoistatistik ve Tıbbi Bilişim Laboratuvarı (Prof. Sauleau), yöntem ve uzmanlıkları alanında Covid-19 enfeksiyonuna karşı mücadeleye katkıda...
Read More ⟶

R Eğitim Serisi: Özet ve Betimsel İstatistikler

Özet (veya açıklayıcı) istatistikler, neredeyse her veri kümesini temsil etmek için kullanılan ilk rakamlardır. Ayrıca çok daha karmaşık hesaplamalar ve analizler için temel oluştururlar. Bu nedenle, basit yöntemlerden oluşmasına rağmen, analiz...
Read More ⟶

Close Bitnami banner
Bitnami