Python İle Veri Madenciliği — Caner Erden

Bu kitapta Python programlama dili ile veri madenciliği uygulamaları gösterilmiştir Python programlama dili son zamanlarda en fazla kullanılan dil olma özelliğine sahip Özellikle Yapay Zekâ uygulamalarında Python programlama diline olan rağbet artmaktadır Bu kitapta Python programlama diline hızlı bir giriş için de bir bölüm bulunmaktadır Bu anlamda bu bölüm programlama tecrübesi olmayan okuyucular için de bir rehber olarak görülebilir Kitapta teorik bilgilerin anlatıldığı bölümlerin içerisinde geliştirilen kodlar da verilmiştir Bu sayede okuyucuya gösterilen konu ile ilgili ne gibi uygulamalar yapılabileceği hakkında izlenim verilmiştir Kitapta yer alan kodlar Python 3 8 programlama dili ve Jupyter notebook ortamında yazılmıştır Kullanılan kütüphaneler ve kütüphane versiyonları ile ilgili bilgi bölümler içerisinde verilmiştir Kitapta genel olarak üzerinde durulan kütüphaneler NumPy Pandas Matplotlib ve Scikit Learn kütüphaneleridir Bu kütüphanelerin detaylı bir şekilde öğrenilmesi ile çoğu veri madenciliği uygulaması geliştirilebilir Araştırmacıların kendi kodlarını yazması geliştirecekleri uygulamalar açısından araştırmacılara elverişli ve esnek bir yapı sunar Bu nedenle paket programlardan ziyade kodlar ile Veri Madenciliği uygulamaları geliştirilmesi daha uygun olacaktır Kitapta ayrıca Makine Öğrenmesi alanındaki algoritmalardan olan regresyon analizleri karar ağaçları kümeleme algoritmaları ve birliktelik analizleri algoritmalarından da bahsedilmiştir Belirtilen algoritmaların Python kodları bölümler içerisinde verilmiştir Veri Madenciliğine Giriş Python Programlama Dili için Hızlı Bir Kurs NumPy ile Bilimsel Hesaplamalar Pandas ile Veri Seti İşlemleri Matplotlib ile Veri Görselleştirme Scikit Learn ve Makine Öğrenmesi Doğrusal Regresyon Modelleri Lojistik Regresyon Modeli Karar Ağaçları ile Sınıflandırma K Means Algoritması ile Kümeleme Birliktelik Analizleri Makine Öğrenmesi Uygulamaları

Bu kitapta Python programlama dili ile veri madenciliği uygulamaları gösterilmiştir Python programlama dili son zamanlarda en fazla kullanılan dil olma özelliğine sahip Özellikle Yapay Zekâ uygulamalarında Python programlama diline olan rağbet artmaktadır Bu kitapta Python programlama diline hızlı bir giriş için de bir bölüm bulunmaktadır Bu anlamda bu bölüm programlama tecrübesi olmayan okuyucular için de bir rehber olarak görülebilir Kitapta teorik bilgilerin anlatıldığı bölümlerin içerisinde geliştirilen kodlar da verilmiştir Bu sayede okuyucuya gösterilen konu ile ilgili ne gibi uygulamalar yapılabileceği hakkında izlenim verilmiştir Kitapta yer alan kodlar Python 3 8 programlama dili ve Jupyter notebook ortamında yazılmıştır Kullanılan kütüphaneler ve kütüphane versiyonları ile ilgili bilgi bölümler içerisinde verilmiştir Kitapta genel olarak üzerinde durulan kütüphaneler NumPy Pandas Matplotlib ve Scikit Learn kütüphaneleridir Bu kütüphanelerin detaylı bir şekilde öğrenilmesi ile çoğu veri madenciliği uygulaması geliştirilebilir Araştırmacıların kendi kodlarını yazması geliştirecekleri uygulamalar açısından araştırmacılara elverişli ve esnek bir yapı sunar Bu nedenle paket programlardan ziyade kodlar ile Veri Madenciliği uygulamaları geliştirilmesi daha uygun olacaktır Kitapta ayrıca Makine Öğrenmesi alanındaki algoritmalardan olan regresyon analizleri karar ağaçları kümeleme algoritmaları ve birliktelik analizleri algoritmalarından da bahsedilmiştir Belirtilen algoritmaların Python kodları bölümler içerisinde verilmiştir Veri Madenciliğine Giriş Python Programlama Dili için Hızlı Bir Kurs NumPy ile Bilimsel Hesaplamalar Pandas ile Veri Seti İşlemleri Matplotlib ile Veri Görselleştirme Scikit Learn ve Makine Öğrenmesi Doğrusal Regresyon Modelleri Lojistik Regresyon Modeli Karar Ağaçları ile Sınıflandırma K Means Algoritması ile Kümeleme Birliktelik Analizleri Makine Öğrenmesi Uygulamaları

Bu kitapta Python programlama dili ile veri madenciliği uygulamaları gösterilmiştir Python programlama dili son zamanlarda en fazla kullanılan dil olma özelliğine sahip Özellikle Yapay Zekâ uygulamalarında Python programlama diline olan rağbet artmaktadır Bu kitapta Python programlama diline hızlı bir giriş için de bir bölüm bulunmaktadır Bu anlamda bu bölüm programlama tecrübesi olmayan okuyucular için de bir rehber olarak görülebilir Kitapta teorik bilgilerin anlatıldığı bölümlerin içerisinde geliştirilen kodlar da verilmiştir Bu sayede okuyucuya gösterilen konu ile ilgili ne gibi uygulamalar yapılabileceği hakkında izlenim verilmiştir Kitapta yer alan kodlar Python 3 8 programlama dili ve Jupyter notebook ortamında yazılmıştır Kullanılan kütüphaneler ve kütüphane versiyonları ile ilgili bilgi bölümler içerisinde verilmiştir Kitapta genel olarak üzerinde durulan kütüphaneler NumPy Pandas Matplotlib ve Scikit Learn kütüphaneleridir Bu kütüphanelerin detaylı bir şekilde öğrenilmesi ile çoğu veri madenciliği uygulaması geliştirilebilir Araştırmacıların kendi kodlarını yazması geliştirecekleri uygulamalar açısından araştırmacılara elverişli ve esnek bir yapı sunar Bu nedenle paket programlardan ziyade kodlar ile Veri Madenciliği uygulamaları geliştirilmesi daha uygun olacaktır Kitapta ayrıca Makine Öğrenmesi alanındaki algoritmalardan olan regresyon analizleri karar ağaçları kümeleme algoritmaları ve birliktelik analizleri algoritmalarından da bahsedilmiştir Belirtilen algoritmaların Python kodları bölümler içerisinde verilmiştir Veri Madenciliğine Giriş Python Programlama Dili için Hızlı Bir Kurs NumPy ile Bilimsel Hesaplamalar Pandas ile Veri Seti İşlemleri Matplotlib ile Veri Görselleştirme Scikit Learn ve Makine Öğrenmesi Doğrusal Regresyon Modelleri Lojistik Regresyon Modeli Karar Ağaçları ile Sınıflandırma K Means Algoritması ile Kümeleme Birliktelik Analizleri Makine Öğrenmesi Uygulamaları

Bu kitapta Python programlama dili ile veri madenciliği uygulamaları gösterilmiştir Python programlama dili son zamanlarda en fazla kullanılan dil olma özelliğine sahip Özellikle Yapay Zekâ uygulamalarında Python programlama diline olan rağbet artmaktadır Bu kitapta Python programlama diline hızlı bir giriş için de bir bölüm bulunmaktadır Bu anlamda bu bölüm programlama tecrübesi olmayan okuyucular için de bir rehber olarak görülebilir Kitapta teorik bilgilerin anlatıldığı bölümlerin içerisinde geliştirilen kodlar da verilmiştir Bu sayede okuyucuya gösterilen konu ile ilgili ne gibi uygulamalar yapılabileceği hakkında izlenim verilmiştir Kitapta yer alan kodlar Python 3 8 programlama dili ve Jupyter notebook ortamında yazılmıştır Kullanılan kütüphaneler ve kütüphane versiyonları ile ilgili bilgi bölümler içerisinde verilmiştir Kitapta genel olarak üzerinde durulan kütüphaneler NumPy Pandas Matplotlib ve Scikit Learn kütüphaneleridir Bu kütüphanelerin detaylı bir şekilde öğrenilmesi ile çoğu veri madenciliği uygulaması geliştirilebilir Araştırmacıların kendi kodlarını yazması geliştirecekleri uygulamalar açısından araştırmacılara elverişli ve esnek bir yapı sunar Bu nedenle paket programlardan ziyade kodlar ile Veri Madenciliği uygulamaları geliştirilmesi daha uygun olacaktır Kitapta ayrıca Makine Öğrenmesi alanındaki algoritmalardan olan regresyon analizleri karar ağaçları kümeleme algoritmaları ve birliktelik analizleri algoritmalarından da bahsedilmiştir Belirtilen algoritmaların Python kodları bölümler içerisinde verilmiştir Veri Madenciliğine Giriş Python Programlama Dili için Hızlı Bir Kurs NumPy ile Bilimsel Hesaplamalar Pandas ile Veri Seti İşlemleri Matplotlib ile Veri Görselleştirme Scikit Learn ve Makine Öğrenmesi Doğrusal Regresyon Modelleri Lojistik Regresyon Modeli Karar Ağaçları ile Sınıflandırma K Means Algoritması ile Kümeleme Birliktelik Analizleri Makine Öğrenmesi Uygulamaları

Caner Erden tarafından kaleme alınan Python İle Veri Madenciliği Kodlab Yayın Dağıtım eseri olarak okurlarla buluşuyor Python İle Veri Madenciliği Caner Erden Kitap Özeti Bu kitapta Python programlama dili ile veri madenciliği uygulamaları gösterilmiştir Python programlama dili son zamanlarda en fazla kullanılan dil olma özelliğine sahip Özellikle Yapay Zekâ uygulamalarında Python programlama diline olan rağbet artmaktadır Bu kitapta Python programlama diline hızlı bir giriş için de bir bölüm bulunmaktadır Bu anlamda bu bölüm programlama tecrübesi olmayan okuyucular için de bir rehber olarak görülebilir Kitapta teorik bilgilerin anlatıldığı bölümlerin içerisinde geliştirilen kodlar da verilmiştir Bu sayede okuyucuya gösterilen konu ile ilgili ne gibi uygulamalar yapılabileceği hakkında izlenim verilmiştir Kitapta yer alan kodlar Python 3 8 programlama dili ve Jupyter notebook ortamında yazılmıştır Kullanılan kütüphaneler ve kütüphane versiyonları ile ilgili bilgi bölümler içerisinde verilmiştir Kitapta genel olarak üzerinde durulan kütüphaneler NumPy Pandas Matplotlib ve Scikit Learn kütüphaneleridir Bu kütüphanelerin detaylı bir şekilde öğrenilmesi ile çoğu veri madenciliği uygulaması geliştirilebilir Araştırmacıların kendi kodlarını yazması geliştirecekleri uygulamalar açısından araştırmacılara elverişli ve esnek bir yapı sunar Bu nedenle paket programlardan ziyade kodlar ile Veri Madenciliği uygulamaları geliştirilmesi daha uygun olacaktır Kitapta ayrıca Makine Öğrenmesi alanındaki algoritmalardan olan regresyon analizleri karar ağaçları kümeleme algoritmaları ve birliktelik analizleri algoritmalarından da bahsedilmiştir Belirtilen algoritmaların Python kodları bölümler içerisinde verilmiştir Veri Madenciliğine Giriş Python Programlama Dili için Hızlı Bir Kurs NumPy ile Bilimsel Hesaplamalar Pandas ile Veri Seti İşlemleri Matplotlib ile Veri Görselleştirme Scikit Learn ve Makine Öğrenmesi Doğrusal Regresyon Modelleri Lojistik Regresyon Modeli Karar Ağaçları ile Sınıflandırma K Means Algoritması ile Kümeleme Birliktelik Analizleri Makine Öğrenmesi Uygulamaları Yayınevi Kodlab Yayın Dağıtım Yazar Caner Erden Sayfa 312 Sayfa Kağıt 1 Hamur Boyut 15 00x21 00 cm Basım Yılı Eylül 2021 Barkod 9786257440172 Kategori Bilgisayar Mühendisliği Programlama

Bu kitapta Python programlama dili ile veri madenciliği uygulamaları gösterilmiştir Python programlama dili son zamanlarda en fazla kullanılan dil olma özelliğine sahip Özellikle Yapay Zekâ uygulamalarında Python programlama diline olan rağbet artmaktadır Bu kitapta Python programlama diline hızlı bir giriş için de bir bölüm bulunmaktadır Bu anlamda bu bölüm programlama tecrübesi olmayan okuyucular için de bir rehber olarak görülebilir Kitapta teorik bilgilerin anlatıldığı bölümlerin içerisinde geliştirilen kodlar da verilmiştir Bu sayede okuyucuya gösterilen konu ile ilgili ne gibi uygulamalar yapılabileceği hakkında izlenim verilmiştir Kitapta yer alan kodlar Python 3 8 programlama dili ve Jupyter notebook ortamında yazılmıştır Kullanılan kütüphaneler ve kütüphane versiyonları ile ilgili bilgi bölümler içerisinde verilmiştir Kitapta genel olarak üzerinde durulan kütüphaneler NumPy Pandas Matplotlib ve Scikit Learn kütüphaneleridir Bu kütüphanelerin detaylı bir şekilde öğrenilmesi ile çoğu veri madenciliği uygulaması geliştirilebilir Araştırmacıların kendi kodlarını yazması geliştirecekleri uygulamalar açısından araştırmacılara elverişli ve esnek bir yapı sunar Bu nedenle paket programlardan ziyade kodlar ile Veri Madenciliği uygulamaları geliştirilmesi daha uygun olacaktır Kitapta ayrıca Makine Öğrenmesi alanındaki algoritmalardan olan regresyon analizleri karar ağaçları kümeleme algoritmaları ve birliktelik analizleri algoritmalarından da bahsedilmiştir Belirtilen algoritmaların Python kodları bölümler içerisinde verilmiştir Veri Madenciliğine Giriş Python Programlama Dili için Hızlı Bir Kurs NumPy ile Bilimsel Hesaplamalar Pandas ile Veri Seti İşlemleri Matplotlib ile Veri Görselleştirme Scikit Learn ve Makine Öğrenmesi Doğrusal Regresyon Modelleri Lojistik Regresyon Modeli Karar Ağaçları ile Sınıflandırma K Means Algoritması ile Kümeleme Birliktelik Analizleri Makine Öğrenmesi Uygulamaları

Bu kitapta Python programlama dili ile veri madenciliği uygulamaları gösterilmiştir Python programlama dili son zamanlarda en fazla kullanılan dil olma özelliğine sahip Özellikle Yapay Zekâ uygulamalarında Python programlama diline olan rağbet artmaktadır Bu kitapta Python programlama diline hızlı bir giriş için de bir bölüm bulunmaktadır Bu anlamda bu bölüm programlama tecrübesi olmayan okuyucular için de bir rehber olarak görülebilir Kitapta teorik bilgilerin anlatıldığı bölümlerin içerisinde geliştirilen kodlar da verilmiştir Bu sayede okuyucuya gösterilen konu ile ilgili ne gibi uygulamalar yapılabileceği hakkında izlenim verilmiştir Kitapta yer alan kodlar Python 3 8 programlama dili ve Jupyter notebook ortamında yazılmıştır Kullanılan kütüphaneler ve kütüphane versiyonları ile ilgili bilgi bölümler içerisinde verilmiştir Kitapta genel olarak üzerinde durulan kütüphaneler NumPy Pandas Matplotlib ve Scikit Learn kütüphaneleridir Bu kütüphanelerin detaylı bir şekilde öğrenilmesi ile çoğu veri madenciliği uygulaması geliştirilebilir Araştırmacıların kendi kodlarını yazması geliştirecekleri uygulamalar açısından araştırmacılara elverişli ve esnek bir yapı sunar Bu nedenle paket programlardan ziyade kodlar ile Veri Madenciliği uygulamaları geliştirilmesi daha uygun olacaktır Kitapta ayrıca Makine Öğrenmesi alanındaki algoritmalardan olan regresyon analizleri karar ağaçları kümeleme algoritmaları ve birliktelik analizleri algoritmalarından da bahsedilmiştir Belirtilen algoritmaların Python kodları bölümler içerisinde verilmiştir

Bu kitapta Python programlama dili ile veri madenciliği uygulamaları gösterilmiştir Python programlama dili son zamanlarda en fazla kullanılan dil olma özelliğine sahip Özellikle Yapay Zekâ uygulamalarında Python programlama diline olan rağbet artmaktadır Bu kitapta Python programlama diline hızlı bir giriş için de bir bölüm bulunmaktadır Bu anlamda bu bölüm programlama tecrübesi olmayan okuyucular için de bir rehber olarak görülebilir Kitapta teorik bilgilerin anlatıldığı bölümlerin içerisinde geliştirilen kodlar da verilmiştir Bu sayede okuyucuya gösterilen konu ile ilgili ne gibi uygulamalar yapılabileceği hakkında izlenim verilmiştir Kitapta yer alan kodlar Python 3 8 programlama dili ve Jupyter notebook ortamında yazılmıştır Kullanılan kütüphaneler ve kütüphane versiyonları ile ilgili bilgi bölümler içerisinde verilmiştir Kitapta genel olarak üzerinde durulan kütüphaneler NumPy Pandas Matplotlib ve Scikit Learn kütüphaneleridir Bu kütüphanelerin detaylı bir şekilde öğrenilmesi ile çoğu veri madenciliği uygulaması geliştirilebilir Araştırmacıların kendi kodlarını yazması geliştirecekleri uygulamalar açısından araştırmacılara elverişli ve esnek bir yapı sunar Bu nedenle paket programlardan ziyade kodlar ile Veri Madenciliği uygulamaları geliştirilmesi daha uygun olacaktır Kitapta ayrıca Makine Öğrenmesi alanındaki algoritmalardan olan regresyon analizleri karar ağaçları kümeleme algoritmaları ve birliktelik analizleri algoritmalarından da bahsedilmiştir Belirtilen algoritmaların Python kodları bölümler içerisinde verilmiştir Veri Madenciliğine Giriş Python Programlama Dili için Hızlı Bir Kurs NumPy ile Bilimsel Hesaplamalar Pandas ile Veri Seti İşlemleri Matplotlib ile Veri Görselleştirme Scikit Learn ve Makine Öğrenmesi Doğrusal Regresyon Modelleri Lojistik Regresyon Modeli Karar Ağaçları ile Sınıflandırma K Means Algoritması ile Kümeleme Birliktelik Analizleri Makine Öğrenmesi Uygulamaları img src https s3 eu west 1 amazonaws com dia kitadagitim ckeditor_assets pictures 53 content_1_original_original jpg alt height 15 width 15 font size 1 color white font img