- 16
- 24 194
Bilal Kurban
เข้าร่วมเมื่อ 7 ต.ค. 2011
Veri, veri bilimi, makine öğrenmesi, istatistik, yapay zeka, python, R, sql...
A great AI tool to create images #ai #productivity #artificialintelligence
100% free, open source and no need to subscribe!
มุมมอง: 159
วีดีโอ
A great tool to use AI without external data storage worries
มุมมอง 277หลายเดือนก่อน
Running Large Language Models (LLMs) directly in the browser is now possible, thanks to WebLLM, which leverages WebGPU and other modern browser technologies. This brings powerful AI capabilities to client-side applications without the need for a backend, ensuring privacy, low latency, and portability. In this video, we’ll explore how to use WebLLM in a browser-based application, including an ex...
Podcast: Balance of Payments and International Investment Position
มุมมอง 14หลายเดือนก่อน
For someone very new to this concept #Bop #iip #balanceofpayment
k-NN, Rastgele Orman ve Lojistik Regresyon Sınıflandırıcıları ve Topluluk (Ensemble) Öğrenimi
มุมมอง 5782 ปีที่แล้ว
Topluluk öğrenimi (Ensemble learning), bir veri kümesi üzerinde daha iyi tahminler yapmaya çalışmak için birden çok makine öğrenimi modeli kullanır. Bir topluluk modeli, bir veri kümesi üzerinde farklı modelleri eğiterek ve her modelin ayrı ayrı tahminler yapmasını sağlayarak çalışır. Bu modellerin tahminleri daha sonra nihai bir tahmin yapmak için topluluk modelinde birleştirilir. Her modelin ...
Outlier Detection with Z-Score in R
มุมมอง 1.6K3 ปีที่แล้ว
Z-Score is one of the simplest and most effective algorithm that can rapidly detect outliers. In this video you will see how to detect outliers with Z-Score plot. Z-score is a statistical measure that tells you how far is a data point from the rest of the dataset. In a more technical term, Z-score tells how many standard deviations away a given observation is from the mean.
Outlier Detection with Mahalanobis Charts in R
มุมมอง 1.3K3 ปีที่แล้ว
Mahalanobis distances are statistical distance measures used for outlier detection. Observations of distances from the chi-square distribution exceeding the critical value can be considered as potential outliers. In R, we can use plot() and CovMcd() in "rrcov" package functions to visualize mahalonobis distances.
Outlier Detection with boxplot in R
มุมมอง 2.5K3 ปีที่แล้ว
Boxplots can be used to detect potential outliers in our numerical data. Observations outside the bounds of the boxplot can be considered as potential outliers. In this video, I will not only show you how to visualize your data with the boxplot command in R, but also show you how to get the values and indices of the potential outliers we obtained from the boxplot.
How to create a new column with means of row values in an R dataframe
มุมมอง 1.1K3 ปีที่แล้ว
In this video, I will write an R code that calculates row means in a dataframe using the "apply" function and adds them as a new column using the "cbind" function.
Python ile Finans Verilerinin Elde Edilmesi ve Görselleştirilmesi (AFT Yatırım Fonu Uygulaması)
มุมมอง 2.7K3 ปีที่แล้ว
Ak Portföy Yeni Teknolojiler Hisse Senedi Fonu (AFT), teknolojinin önde gelen şirketlerinin borsa performansına ve kar payı gelirlerine yatırım yapmanızı sağlar. Fon, yüksek teknolojiye dayalı ürün ve hizmetlerin geliştiricisi konumunda olan 20 şirketin hisse senetlerine yaklaşık olarak eşit ağırlıkla yatırım yapar. Fonun yatırım yaptığı şirketler: Apple, Google, Facebook, Cisco, Amazon, Micros...
Spotify Verisi ile K-means Kümeleme ve K-En Yakın Komşu (KNN) Sınıflandırıcısı Uygulaması
มุมมอง 1.4K3 ปีที่แล้ว
Jupyter notebook kullanarak Python'da Spotify verisi ile K-means Kümeleme Analizi ve K-En Yakın Komşu (KNN) Sınıflandırıcısı #MakineÖğrenmesi #VeriBilimi #knn #kmeans #istatistik #python #Gözetimli #Gözetimsiz
Python'da kendi veri çerçevemi oluşturuyorum
มุมมอง 2464 ปีที่แล้ว
Jupyter notebook ile Python'da veri çerçevesi oluşturma ve sütun filtreleme uygulaması #python #veribilimi #JupyterNotebook #VeriÇerçevesi #VeriManipülasyonu
Python ile Makine Öğrenmesi: Çoklu Doğrusal Regresyon
มุมมอง 3.8K4 ปีที่แล้ว
Doğrusal regresyon en temel makine öğrenmesi yöntemi ve bir veri bilimcinin başlangıç noktasıdır. #makineöğrenmesi #veribilimi #regresyon #doğrusalregresyon #istatistik #gözetimliöğrenme Analizde kullanılan veri setini indirebileceğiniz link: github.com/bilalkurban/files/raw/master/emlak_fiyat_boyut_metro.csv
Python ile Makine Öğrenmesi: K-En Yakın Komşu (KNN) Sınıflandırıcısı
มุมมอง 2.2K4 ปีที่แล้ว
Eğittiğimiz bir modeli kullanarak hedef niteliğini bilmediğimiz ancak elimizde özellikleri olan bir nesnenin hangi sınıfa dahil olacağını tahmin ediyoruz. #makineöğrenmesi #veribilimi #knn #knnsınıflandırıcısı #istatistik #gözetimliöğrenme #kenyakınkomşu
Python ile Makine Öğrenmesi: K-Means Kümeleme Analizi
มุมมอง 2.7K4 ปีที่แล้ว
#makineöğrenmesi #veribilimi #kmeans #kümeleme #istatistik #gözetimsizöğrenme Python ile gözetimsiz (unsupervised) makine öğrenmesi kümeleme uygulaması. Analizde kullanılan veri setini indirebileceğiniz link: github.com/bilalkurban/files/raw/master/market_tatmin_sadakat.csv Kod için link: github.com/bilalkurban/files/blob/master/K-means market segmentasyon.ipynb
Python ile Makine Öğrenmesi: Giriş
มุมมอง 1.1K4 ปีที่แล้ว
Yapay zekanın bir alt kümesi olarak görülen makine öğrenmesi tahminler yapabilmek ve kararlar alabilmek için örnek verilere dayalı matematiksel model oluşturur.
Python ile Makine Öğrenmesi: Doğrusal Regresyon
มุมมอง 2.6K4 ปีที่แล้ว
Python ile Makine Öğrenmesi: Doğrusal Regresyon
Teşekkürler
Excellent! Would you be able to make a video teaching us how to detect outliers using boxplot in ggplot2? Thank you.
Teşekkürler
In Multivariate analysis, would it be possible to visualize these plots for all features of interest? do I have to calculate mahalonobis distances individually per variable and plot?
Sağ olun hocam standartlaştırma konusunda hızır gibi yetiştiniz :)
Merhaba Bilal Bey, halkyatirim skorkart sayfasından hisselerin çeyreklik favök ve çeyreklik net kar değerlerini çekebilir miyiz? Son 4 çeyrek olacak şekilde. Teşekkür eder, iyi çalışmalar dilerim.
Merhaba. Bahsettiğiniz web sayfasındaki verileri şu linkteki örnekte olduğu gibi gibi doğrudan excel'e de çekebilirsiniz: th-cam.com/video/cLWCUgCYl5Y/w-d-xo.html
@@BilalKurban Teşekkür ediyorum. Pek çok sitede işe yarayan bu yöntem skorkart sayfasında işe yaramıyor malesef.
Merhaba Bilal bey , kodlarınız çok ilgimi çekti de borsadan işlem yapıp bu verilerle kâra gecebildiniz mi acaba .
Merhaba, :) ben verilerle uğraşmayı seviyorum. Şu aşamada veri analizi yaparak para kazanmak gibi bir derdim yok.
Bilal Bey, emeğiniz ve paylaşımınız için teşekkürler. Türkiye'de TEFAS'da işlem gören fonların fiyatlarını çekmek için kullanabileceğimiz bir API var mı?
Bilmiyorum ama araştırıyorum. Ben de yatırım fonu fiyatlarını çekmek isterim.
merhaba fit_reg=false diyerek ne yapmış olduk açıklayabilir misiniz teşekkür ederim
fit_reg parametresi x ile y değişkenleri arasında bir regresyon modeli kurar. Bu parametreye "True" dersek regresyon çizimini grafiğe ekler.
NameError: name 'LinearRegression' is not defined hocam bunun için hangi kütüphaneyi indirmem gerekiyor regresyonda ve grafik çizdirmede isim tanımlanmamıştır hatası veriyor
from sklearn.Linear_model import LinearRegression kodunu önce çalıştırmalısınız. Büyük küçük harfe duyarlıdır.
cannot import name 'linearRegression' from 'sklearn.linear_model' (C:\Users\PC\AppData\Local\Programs\Python\Python310\lib\site-packages\sklearn\linear_model\__init__.py) hocam böyle bir hata veriyor içe aktarımda ne yapmam gerekiyor
Merhaba, içe aktaracağınız dosya jupyter notebook'un çalıştığı konumda olursa sorun çözülür diye düşünüyorum.
@@BilalKurban oldu hocam öyle yapınca teşekkürler
In[9] çalışmıyor neden acaba ? hata da vermiyor. out ta >LinearRegression yazısı çıkıyor sadece, hata olarak değil tıklıyorum bir şey de olmuyor?
Merhaba, 3:10'da görünen kütüphaneleri doğru biçimde içe aktardığınızdan emin olunuz.
hocam modülleri yazdım çalışmıyor .numpy pandas .. modülleri nereden yüklemem gerekiyor ilk kez kullanıyorum yardımcı olabilir misiniz lütfen
"İlgili kütüphaneleri içe aktar" adımını doğru yazmışsanız yüklemenin gerçekleşmiş olması gerekir. Bu adımı kontrol edip hala hata varsa hata mesajını bana yazar mısınız?
hocam merhaba,renk çalışmasında şunu aldım bunu nasıl geçerim? --------------------------------------------------------------------------- AttributeError Traceback (most recent call last) Input In [24], in <cell line: 1>() ----> 1 plt.scatter(clusters['tatmin'],clusters['sadakat'],c=clusters['kume_tahmin'],camp='rainbow') 2 plt.xlabel('tatmin') 3 plt.ylabel('sadakat') File ~\AppData\Local\Programs\Python\Python310\lib\site-packages\matplotlib\pyplot.py:2819, in scatter(x, y, s, c, marker, cmap, norm, vmin, vmax, alpha, linewidths, edgecolors, plotnonfinite, data, **kwargs) 2814 @_copy_docstring_and_deprecators(Axes.scatter) 2815 def scatter( 2816 x, y, s=None, c=None, marker=None, cmap=None, norm=None, 2817 vmin=None, vmax=None, alpha=None, linewidths=None, *, 2818 edgecolors=None, plotnonfinite=False, data=None, **kwargs): -> 2819 __ret = gca().scatter( 2820 x, y, s=s, c=c, marker=marker, cmap=cmap, norm=norm, 2821 vmin=vmin, vmax=vmax, alpha=alpha, linewidths=linewidths, 2822 edgecolors=edgecolors, plotnonfinite=plotnonfinite, 2823 **({"data": data} if data is not None else {}), **kwargs) 2824 sci(__ret) 2825 return __ret File ~\AppData\Local\Programs\Python\Python310\lib\site-packages\matplotlib\__init__.py:1412, in _preprocess_data.<locals>.inner(ax, data, *args, **kwargs) 1409 @functools.wraps(func) 1410 def inner(ax, *args, data=None, **kwargs): 1411 if data is None: -> 1412 return func(ax, *map(sanitize_sequence, args), **kwargs) 1414 bound = new_sig.bind(ax, *args, **kwargs) 1415 auto_label = (bound.arguments.get(label_namer) 1416 or bound.kwargs.get(label_namer)) File ~\AppData\Local\Programs\Python\Python310\lib\site-packages\matplotlib\axes\_axes.py:4461, in Axes.scatter(self, x, y, s, c, marker, cmap, norm, vmin, vmax, alpha, linewidths, edgecolors, plotnonfinite, **kwargs) 4451 collection = mcoll.PathCollection( 4452 (path,), scales, 4453 facecolors=colors, (...) 4458 alpha=alpha 4459 ) 4460 collection.set_transform(mtransforms.IdentityTransform()) -> 4461 collection.update(kwargs) 4463 if colors is None: 4464 collection.set_array(c) File ~\AppData\Local\Programs\Python\Python310\lib\site-packages\matplotlib\artist.py:1064, in Artist.update(self, props) 1062 func = getattr(self, f"set_{k}", None) 1063 if not callable(func): -> 1064 raise AttributeError(f"{type(self).__name__!r} object " 1065 f"has no property {k!r}") 1066 ret.append(func(v)) 1067 if ret: AttributeError: 'PathCollection' object has no property 'camp'
Merhaba, cmap='rainbow' yerine camp='rainbow' yazmışsınız. Kodun tamamı için link: github.com/bilalkurban/files/blob/master/K-means%20market%20segmentasyon.ipynb
@@BilalKurban çok tşkler hocam
@@BilalKurban hocam tekrar merhaba, kendime ait bir veri oluşturdum ilk adımda veriyi import ediyorum datalarımı görüyorum 2.adımda ise " plt.scatter(clusters_new['isci sayisi'],clusters_new['kazanim'],c=clusters_new['kume_tahmin'],cmap='rainbow') plt.xlabel('Müşteri Çalışan Sayısı') plt.ylabel('Müşteri Ofis Kullanım Gün Sayısı')" bunu yazıyorum ama sizin datanızdaki veriler ekrana yansıyor bunu nasıl geçerim?
Merhaba, Yeni bir proje açıp kodlarınızı oraya yazmayı deneyebilirsiniz. Aynı proje üzerine yazıyorsanız ve kodları yukarıdan aşağıya sıralı çalıştırmıyorsanız önceki çalışmış koddaki veri çerçeveleri hafızada kalabilmektedir.
hocam merhaba size özelden yazabileceğim bir mecra var mıdır acaba?
bilalkurban@gmail.com
Notebook ve veri setinin linkini ekleyebilir misiniz?
Kodlar: github.com/bilalkurban/files/blob/master/wine_k-means.py Data: github.com/bilalkurban/files/blob/master/wine.csv
@@BilalKurban Çok teşekkürler
Çok salakça bir soru olacak ama kümelendirdiğimiz bu verisetinin çıktısını nasıl elde edebiliriz ve indirebiliriz?
df.to_excel("output.xlsx") ifadesi ile excel dosyası olarak elde edebilirsiniz. Çok büyük veriler söz konusu olduğunda ise to_xlsx yerine to_csv metodunu kullanabilirsiniz.
Merhabalar Yapay Zeka Yüksek Lisans ödevim için kodlara ihtiyacım var. Nasıl ulaşabilirim Saygılarımla
bilalkurban@gmail.com'a mail atın. Size göndereyim.
Bilal Bey merhabalar, öncelikle aktardığınız bilgiler için çok teşekkürler. yaptığım bir proje için poisson regresyon kullanmam gerekiyor fakat beta sıfır değerini modelimden çıkartmak istiyorum. Bunu pythonda nasıl yapabileceğimi biliyor musunuz?
linear_model.PoissonRegressor(fit_intercept=False) yaparsanız intercept'i kaldırırsınız.
merhaba; çoklu regresyonun grafiğini nasıl çizebilirim. Regresyonu fitledikden sonra bağımlı değişkenler x bağımsız değişkenler y olacak şekilde nasıl yapabilirim grafiği.
Merhaba, yorumunuz için teşekkürler. aegis4048.github.io/mutiple_linear_regression_and_visualization_in_python#fig-3 bu link size yardımcı olacaktır.
HARİKA <3
Hocam Lojistik regresyon ve Yapay sinir ağları ile de örnek yapsaydınız çok güzel olmaz mıydı :(
Geri bildiriminiz için teşekkürler.
bilal bey teşekkürler. konuları çok net açıklamışsınız. devamı gelse harika olur
Teşekkür ederim. Örnekleri arttırmaya çalışacağım.
Öncelikle teşekkür ederim keşke daha çok video çekebilseniz
Teşekkür ederim.
Teşekkürler Hocam
hocam merhabalar,mail adresinizi paylaşma şansınız var mı,teşekkürler
Merhaba. Mail adresim: bilalkurban@gmail.com
wine date setinde k means uygulaması için yardımcı olabilir misiniz ?
Elbette olurum. Mail adresim: bilalkurban@gmail.com
@@BilalKurban mail attım size
i realize it's kind of randomly asking but do anybody know a good place to stream newly released series online?
@Jaiden Sullivan try FlixZone. Just google for it :)
@Jaiden Sullivan i use FlixZone. Just google for it :)