filmov
tv
PYTHON ile TEMEL BİLEŞENLER ANALİZİ | PCA ALGORİTMASI
Показать описание
Merhaba, bu derste makine öğrenmesinde Scikit-Learn kullanarak temel bileşenler analizini anlattım.
- Temel bileşenler analizi nedir?
- Nasıl boyut indirgenir?
- Çok boyutlu veriler nasıl görselleştirilir?
- Parazitler nasıl filtrelenir?
- Yüksek boyutlu veri setlerinden önemli öznitelikler nasıl bulunur?
İyi seyirler...
************************
Kanalımızda 400 den fazla eğitim dersi var. Bu derslerin oynatma listelerine aşağıdaki linklerden ulaşabilirsiniz.
************************
#veribilimi #python #makineöğrenmesi
************************
Dersin sonunda parazitlerin temizlenmesi ile ilgili ornegi video uzamasin diye sonucu gostermistim. Soran arkadaslar oldu kodlari asagiya birakiyorum. Sorularinizi yorumlara yazabilirsiniz.
data veri setini kullanarak parazit olmayan bazı verilerin grafiğini çizdirelim:
def plot_digits(data):
Bu veriye biraz parazit ekleyelim:
plot_digits(noisy)
Bu parazitli veri için PCA eğitilim:
pca = PCA(0.50).fit(noisy)
pca.n_components_
Böylece 12 principal componentler için varyansın yüzde 50'sini aldık.
Şimdi inverse_transform metodunu kullanarak filtreleme yapıp veriyi paraziterden temizleyelim.
plot_digits(filtered)
- Temel bileşenler analizi nedir?
- Nasıl boyut indirgenir?
- Çok boyutlu veriler nasıl görselleştirilir?
- Parazitler nasıl filtrelenir?
- Yüksek boyutlu veri setlerinden önemli öznitelikler nasıl bulunur?
İyi seyirler...
************************
Kanalımızda 400 den fazla eğitim dersi var. Bu derslerin oynatma listelerine aşağıdaki linklerden ulaşabilirsiniz.
************************
#veribilimi #python #makineöğrenmesi
************************
Dersin sonunda parazitlerin temizlenmesi ile ilgili ornegi video uzamasin diye sonucu gostermistim. Soran arkadaslar oldu kodlari asagiya birakiyorum. Sorularinizi yorumlara yazabilirsiniz.
data veri setini kullanarak parazit olmayan bazı verilerin grafiğini çizdirelim:
def plot_digits(data):
Bu veriye biraz parazit ekleyelim:
plot_digits(noisy)
Bu parazitli veri için PCA eğitilim:
pca = PCA(0.50).fit(noisy)
pca.n_components_
Böylece 12 principal componentler için varyansın yüzde 50'sini aldık.
Şimdi inverse_transform metodunu kullanarak filtreleme yapıp veriyi paraziterden temizleyelim.
plot_digits(filtered)
0:12:33
PYTHON ile TEMEL BİLEŞENLER ANALİZİ | PCA ALGORİTMASI
0:04:32
PCA Nedir? Temel Bileşenler Analizi | Veri Bilimi 101
0:11:44
Principal Component Analysis (Temel Bileşenler Analizi, PCA)
0:10:55
Boyut İndirgeme: Principal Component Analysis (PCA) Algoritması Konu Anlatımı
0:13:10
12)Temel Bileşenler Analizi nedir?
0:21:16
Anlaşılır Ekonomi Python ile Makine Öğrenmesi-28 (Temel Bileşenler Analizi)
0:23:20
Anlaşılır Ekonomi Python ile Makine Öğrenmesi-30 (PCA Örnek-1)
0:29:20
Makine Öğrenmesi Algoritmaları: Temel Bileşen Regresyonu
0:08:05
DATAtab ile PCA (Temel Bileşen Analizi) uygulaması
0:12:45
13) Temel Bileşen Analizi gerekliliğine nasıl karar verilir?
0:54:54
Anlaşılır Ekonomi Python ile Makine Öğrenmesi-32 (PCA Geometrisi)
0:14:23
PCA ile Özellik Sayısının Azantılması, Iris Çiçeği Analizi
0:20:18
PCA Temel Bileşenler Analizi |Veri Madenciliği Eğitim Seti Ders 30
0:14:13
TEMEL BİLEŞEN ANALİZİ (PCA) İLE YÜZ TANIMA
0:06:30
Temel Bileşen Analizi (PCA) Tanımı ve JASP ile Gerçekleştirimi
0:20:45
#34 Principle Component Analysis (Temel Bileşen Analizi)- Uzun Versiyon
0:00:47
Tons of Machine Learning FEATURE data? Try this!
0:06:59
SPSS İLE TEMEL BİLEŞEN ANALİZİ
0:11:14
16) PCA ve prcomp komutları ile Temel Bileşenler Analizi
0:13:48
14) Eigen Ayrışımı ile Temel Bileşen Analizi Uygulama
0:00:51
PCA in a Minute! #python #scikitlearn #ChatGPT
0:00:32
PCA Eigenvectors
0:00:46
Easy Data Visualization in Python! #python #pythoncode #pandas #datavisualization #coding
0:03:42
#34 Principle Component Analysis (Temel Bileşen Analizi)- Kısa Versiyon
Комментарии