Makine Öğrenmesi Algoritmaları Nelerdir?

Makine öğrenmesi algoritmaları, makine öğrenmesi modellerini besler. Üç bölümden oluşurlar: karar süreci, hata fonksiyonu ve model optimizasyon süreci.

Makine öğrenmesi algoritmaları üç bölümden oluşur: giriş verilerine dayalı olarak sınıflandırmalar yapan bir karar süreci, tahminleri değerlendiren ve doğruluğu ayarlayan bir hata fonksiyonu ve modelin tahmini ile tahmini arasındaki tutarsızlıkları azaltmak için çeşitli faktörlere ağırlık ekleyen bir model optimizasyon süreci.

Makine Öğrenmesinde Hangi Algoritmalar Kullanılıyor?

Yaygın makine öğrenmesi algoritmaları arasında doğrusal regresyon, lojistik regresyon, karar ağaçları ve daha fazlası bulunur .

Doğrusal regresyon algoritmaları, en uygun çizgiyi kullanarak bağımsız ve bağımlı değişkenler arasında ilişkiler kurarak sürekli değişkenlere dayalı gerçek değerleri tahmin etmek için kullanılır. En uygun çizgi, regresyon çizgisi olarak bilinen çizgidir ve denklem aracılığıyla belirlenebilirY=a*X+b; buradaYbağımlı değişken,aeğim,Xbağımsız değişken vebkesişme noktasıdır.
Lojistik regresyon, evet/hayır veya doğru/yanlış denklemleri gibi bağımsız değişkenlere dayalı ayrık değerleri tahmin etmek için kullanılır.
Karar ağaçları, özellikle kategorik ve sürekli bağımlı değişkenlerle çalışırken sınıflandırma problemlerinde kullanılan denetimli bir

Yaygın olarak kullanılan diğer bazı makine öğrenme algoritmaları arasında Naive Bayes, KNN, K-Means, rastgele orman, boyut azaltma ve gradyan artırma algoritmaları bulunur.

Veri Bilimi Algoritmaları Nelerdir?

Yaygın veri bilimi algoritmaları, arama ve sıralama algoritmalarının çeşitli varyasyonlarını içerir.

Veri biliminde algoritmaların nasıl çalıştığını anlamak , algoritmaları çalışma süresi veya alan gereksinimlerinin giriş boyutuyla birlikte nasıl büyüdüğüne göre sınıflandırmak için kullandığımız Büyük O notasyonu bilgisini gerektirir. Bu süreç, doğru iş akışı için doğru algoritmaların seçilmesi açısından çok önemlidir. Verilerde arama yapmak veya veri öğelerini sıralamak için genellikle veri bilimi algoritmalarını kullanırız.

Basit arama, ilgilenilen öğe bulunana kadar her öğenin aranmasını içerir.
İkili arama, hedef değeri orta değerle karşılaştırmak için sıralanan verinin orta noktasından başlar ve yalnızca değerin bulunduğu verinin yarısı boyunca arama yapar. Bu bölme işlemi değer bulunana kadar devam eder.
Sıralama algoritmaları, bir listeden geçen ve her öğeyi gereken sırayla yeni bir listeye ekleyen seçimli sıralamayı içerir.
Hızlı sıralama, orijinal listeleri sürekli olarak daha küçük listelere böler ve bunlar daha sonra bir araya getirilerek daha büyük, sıralı bir liste elde edilir.
Mergesort, sıralı çiftler oluşturmak için listeleri ayrı ayrı öğelere böler. Bu çiftler daha sonra nihai birleştirilmiş liste oluşturulana kadar dörtlü sıralı gruplar halinde gruplandırılır.

En Popüler 5 Makine Öğrenmesi Algoritması

Sürekli değişkenlere dayalı gerçek değerleri tahmin etmek için doğrusal regresyon algoritmaları kullanılır. Y = aX + b denklemiyle temsil edilen regresyon doğrusunu belirlemek için bağımsız ve bağımlı değişkenler arasında bir ilişki kurulur.
Lojistik regresyon, bir olayın meydana gelme olasılığı hakkında tahminlerde bulunmamıza olanak tanıyan, bir dizi bağımsız değişkene dayalı ayrık değerleri tahmin etmek için kullanılan bir sınıflandırmadır.
Karar ağaçları, bir popülasyonu iki veya daha fazla homojen kümeye bölen sınıflandırma problemleri için kullanılan denetimli öğrenme algoritmalarıdır.
Naive Bayes sınıflandırıcıları, verilen herhangi bir özelliğin diğer özelliklerin varlığıyla ilgisiz olduğunu varsayar ve böylece yordayıcılar arasında bağımsızlık olduğunu öne sürer.
K-en yakın komşular (KNN), yeni vakaları ortak işlevselliği paylaştığı en yakın komşuya sınıflandırmadan önce mevcut tüm vakaları saklar.

Sonuç olarak

Makine öğrenmesi algoritmaları, veri analizi ve model oluşturma süreçlerinde temel bir rol oynar.

Bu algoritmalar, karar süreci, hata fonksiyonu ve model optimizasyonu olmak üzere üç temel bileşenden oluşur. Doğrusal regresyon, lojistik regresyon, karar ağaçları gibi çeşitli makine öğrenmesi algoritmaları, farklı veri tipleri ve problemlerine uygun şekillerde kullanılır. Veri bilimi alanında ise arama ve sıralama algoritmaları önemlidir ve veri öğelerini düzenlemek ve aramak için kullanılırlar. Bu algoritmaların seçimi, veri setinin özelliklerine ve analiz gereksinimlerine bağlı olarak yapılmalıdır.

Sonuç olarak, makine öğrenmesi ve veri bilimi algoritmaları, verilerden anlamlı bilgiler elde etmek ve tahminler yapmak için önemli araçlardır.