EKONOMETRI ILK PROJE
İlk Proje
R yükleme
markdown başlangıç
Web sayfasını hazırlama
Internete yükleme
FORMUL
\[A=\frac{1}{n}\Sigma^n_i(a_i)\]
## Warning: package 'ggplot2' is in use and will not be installedlibrary(ggplot2)
# Kore ve Çin'in yıllık inflasyon verileri
yillar <- c(2015, 2016, 2017, 2018, 2019, 2020, 2021) # Yıllar
kore_inflasyon <- c(0.7, 1.0, 1.9, 1.5, 0.4, 0.5, 1.5) # Kore'nin yıllık inflasyonu (%)
cin_inflasyon <- c(1.4, 2.0, 1.6, 2.1, 2.9, 2.5, 1.8) # Çin'in yıllık inflasyonu (%)
# Verileri bir veri çerçevesine dönüştürme
veriler <- data.frame(Yıl = yillar, Kore = kore_inflasyon, Çin = cin_inflasyon)
# Grafik çizimi
ggplot(veriler, aes(x = Yıl)) +
geom_line(aes(y = Kore, color = "Kore")) +
geom_line(aes(y = Çin, color = "Çin")) +
labs(title = "Kore ve Çin'in Yıllık Inflasyon Oranı",
x = "Yıl",
y = "Yıllık Inflasyon Oranı (%)",
color = "Ülke") +
scale_color_manual(values = c("Kore" = "blue", "Çin" = "red")) +
theme_minimal()
Makina öğrenmesi açıklayın?
Makina öğrenmesi açıklayın? ChatGPT Makina öğrenmesi, bilgisayar sistemlerinin verilerden öğrenme yeteneği kazanarak belirli bir görevi gerçekleştirmek için algoritmalar geliştirmesini sağlayan bir yapay zeka dalıdır. Makina öğrenmesi, belirli bir görev için programlanmaktan ziyade verilere dayalı olarak öğrenme kapasitesine sahiptir. Bu, veri analizi, desen tanıma, tahmin, sınıflandırma ve kümelenme gibi birçok farklı görevde kullanılabilir.
Makina öğrenmesi genellikle üç ana kategori altında incelenir:
Denetimli Öğrenme (Supervised Learning): Bu yaklaşım, belirli bir giriş verisiyle bir çıkışı ilişkilendirme görevini ele alır. Bir öğrenme algoritması, eğitim veri setindeki giriş-çıkış ilişkisini öğrenir ve daha sonra yeni giriş verileriyle bu ilişkiyi kullanarak tahminler yapabilir. Örneğin, ev fiyatlarını tahmin etmek veya e-postaları spam ve spam olmayan olarak sınıflandırmak gibi görevler bu kategoriye girer.
Denetimsiz Öğrenme (Unsupervised Learning): Bu yaklaşım, veri setinde yapısal bir çıkarım yapmadan önceki herhangi bir etiketleme veya yönlendirme olmadan veri analizi gerçekleştirir. Burada algoritma, veri setindeki gizli yapıları veya desenleri keşfetmeye çalışır. Örneğin, benzer özelliklere sahip veri noktalarını gruplamak veya veri setindeki ana temaları belirlemek gibi görevler bu kategoriye girer.
Pekiştirme Öğrenme (Reinforcement Learning): Bu yaklaşım, bir ajanın belirli bir çevreye karşı nasıl davranacağını öğrenmeye çalışır. Ajan, çevresiyle etkileşime girer, bir eylem gerçekleştirir, çevre tarafından bir geri bildirim alır ve bu geri bildirimi kullanarak gelecekteki eylemlerini ayarlar. Ajan, belirli bir hedefi veya ödülü maksimize etmek için en iyi eylem stratejisini öğrenmeye çalışır. Örneğin, bir robotun bir engeli aşması veya bir oyun stratejisi geliştirmesi gibi görevler bu kategoriye girer.
Makina öğrenmesi, veri analitiği, yapay zeka ve bilgi işlem alanlarında geniş bir uygulama alanına sahiptir ve günümüzde birçok endüstride kullanılmaktadır, örneğin sağlık, finans, otomotiv, perakende ve daha birçok alanda
kaggle projesi
##spaceship titanic (kaggel tanıtımı)
Spacehip Titanic (Kaggle Tanıtımı) “2912 yılına hoş geldiniz, burada veri bilimi becerilerinizin bir kozmik gizemi çözmek için gerektiği bir zamandayız. Dört ışık yılı uzaklıktan bir ileti aldık ve durum iyi görünmüyor.
Uzay Gemisi Titanic, bir ay önce fırlatılan bir yıldızlararası yolcu gemisiydi. Yaklaşık 13.000 yolcuyla yola çıkan gemi, Güneş sistemimizden üç yeni yaşanabilir yıldız etrafında dönen gezegenlere göçmenleri taşıyarak ilk seferine başladı.
İlk varış noktası olan 55 Cancri E’ye, Alfa Centauri’yi dolaşırken, dikkatsiz Uzay Gemisi Titanic, bir toz bulutunun içinde gizlenmiş bir uzay-zaman anormalliğiyle çarpıştı. Ne yazık ki, adını taşıdığı gemiye bin yıl önceki kaderle benzer bir kaderi paylaştı. Gemi bütünlüğünü korudu, ancak neredeyse yolcuların yarısı alternatif bir boyuta taşındı!
Kurtarma ekiplerine yardım etmek ve kayıp yolcuları kurtarmak için, uzay gemisinin hasar görmüş bilgisayar sisteminden kurtarılan kayıtları kullanarak hangi yolcuların anormallik tarafından taşındığını tahmin etmeniz isteniyor.
Onları kurtarmaya yardım edin ve tarihi değiştirin!”
Ortalama, standart sapma, kovaryans ve korelasyon nedir?
ortalama nedir
“Ortalama”, bir veri kümesindeki sayıların genel bir temsilini ifade eden bir terimdir. Bir veri kümesindeki sayıların toplamının sayı adedine bölünmesiyle bulunur.
Ortalama, veri setinin genel eğilimini anlamak için kullanışlı bir ölçüdür. Örneğin, bir sınıftaki öğrencilerin notlarının ortalama alınması, sınıfın genel performansını anlamak için kullanılabilir.
ortalama formülü
\[\bar{X} = \frac {\Sigma^n_İ (X_i)}{n} \]
Standart sapma nedir
Standart sapma, bir veri kümesindeki değerlerin ortalamadan ne kadar uzaklaştığını ölçen bir istatistiksel ölçüdür. Yani, bir veri setinin ne kadar homojen veya heterojen olduğunu belirlemeye yardımcı olur. Bir veri setindeki her bir değerin ortalamadan ne kadar farklı olduğunu bulmak için standart sapma hesaplanır.
Standart sapma formülü
\[\sigma = \sqrt \frac {\Sigma^N_i (X_i-\bar{X})^2}{N} \]
kovaryans nedir?
Kovaryans, iki değişken arasındaki ilişkinin değişkenliklerini ölçen bir istatistiksel terimdir. Özellikle, bu iki değişkenin birlikte nasıl değiştiğini ölçmek için kullanılır. Kovaryans, bu değişkenlerin birlikte artıp azaldığı durumları ve bunların ne kadar birbirine bağlı olduğunu belirlemeye yardımcı olur.
kovaryans formülü
\[cov(X,Y)=\frac {\Sigma^n_i (X_i-X)(Y_i-Y)}{n-1}\]
korelasyon nedir ?
korelasyon bir istatistik terimi olup, iki değişken arasındaki ilişkiyi ölçen bir ölçüdür. Bu ilişki, değişkenlerin birlikte nasıl değiştiğini ve birbirlerine ne kadar bağımlı olduklarını belirler. Daha basit bir tanımla, korelasyon, iki değişken arasındaki ilişkinin doğasını ve yönünü belirler. İki değişken arasında pozitif bir korelasyon varsa, bir değişken arttığında diğerinin de arttığı görülür. Negatif bir korelasyon ise bir değişken arttığında diğerinin azaldığını gösterir
korelasyon formülü
\[ R = \frac {\Sigma (x_i-\bar{x})(y_i-\bar{y})}{ \sqrt {\Sigma (x_i-\bar{x})^2 \Sigma (y_i-\bar{y})}}\] ## Train ve test nedir?
“Train” ve “test”, makine öğrenimi ve veri bilimi gibi alanlarda kullanılan terimlerdir.
Eğitim (Train):
Eğitim aşamasında, bir makine öğrenimi modeli belirli bir veri kümesi üzerinde eğitilir. Bu veri kümesi genellikle etiketlenmiş verilerden oluşur, yani girdi özelliklerinin yanı sıra her bir veri örneği için doğru çıktılar (etiketler) da bulunur. Makine öğrenimi modeli, eğitim veri kümesindeki desenleri öğrenir ve bu desenleri kullanarak belirli bir görevi (örneğin, sınıflandırma veya regresyon) gerçekleştirmek için optimize edilir. Eğitim aşamasında, model genellikle belirli bir algoritma ve hiperparametreler kullanılarak eğitilir. Amacı, eğitim veri kümesindeki hata veya kaybı minimize etmektir. Test:
Test aşamasında, eğitilmiş model başka bir veri kümesi üzerinde değerlendirilir. Bu veri kümesi, genellikle eğitim veri kümesinden farklıdır ve makine öğrenimi modelinin gerçek dünya verileri üzerinde ne kadar iyi performans gösterdiğini ölçmek için kullanılır. Test veri kümesi genellikle aynı formatta olup aynı özellikleri içerir, ancak model tarafından daha önce görülmemiş verilerden oluşur. Test aşamasında, modelin tahminlerinin gerçek değerlerle karşılaştırılması ve modelin performansının ölçülmesi için çeşitli değerlendirme metrikleri kullanılır. Bu metrikler, modelin ne kadar iyi çalıştığını belirlemek için kullanılabilir ve aşırı uydurma (overfitting) gibi olası problemleri tanımlamak için yardımcı olabilir. Bu iki aşama, makine öğrenimi modelinin eğitilmesi, doğrulanması ve nihayetinde gerçek dünya verileri üzerinde uygulanması için kritik öneme sahiptir.
VERI SETI ACIKLAYIN?
Tabii, bir veri seti genellikle belirli bir konu veya sorunu incelemek için toplanan ve organize edilen verilerin bir koleksiyonudur. Veri setleri, çeşitli kaynaklardan gelir ve çeşitli formatlarda olabilir. Makine öğrenimi, istatistiksel analiz, veri görselleştirme ve diğer veri odaklı işlemler gibi birçok alanda kullanılırlar.
Veri setleri genellikle şu unsurları içerir:
Değişkenler (Variables): Bir veri setinde her bir sütun genellikle bir değişkeni temsil eder. Örneğin, bir müşteri veri setinde değişkenler müşteri adı, yaş, cinsiyet, gelir, vb. olabilir.
Gözlemler (Observations): Bir veri setinde her bir satır bir gözlemi temsil eder. Örneğin, bir müşteri veri setinde her bir satır bir müşteriyi temsil edebilir.
Veri Türleri (Data Types): Veri setindeki her bir değişkenin veri türü, bu değişkenin nasıl işleneceğini ve analiz edileceğini belirler. Veri türleri sayısal (örneğin, tamsayılar, ondalık sayılar) veya kategorik (örneğin, metin, kategoriler) olabilir.
Etiketler (Labels): Bazı veri setleri, her bir gözlem için bir etiket veya hedef değişken içerebilir. Bu, özellikle denetimli öğrenme gibi işlemlerde kullanışlıdır, çünkü bu etiketler modelin eğitiminde kullanılabilir.
Boş Değerler (Missing Values): Veri setlerinde bazen eksik veya boş değerler bulunabilir. Bu, verilerin temizlenmesi veya doldurulması gerekebilir.
Bağımlı ve Bağımsız Değişkenler (Dependent and Independent Variables): İstatistiksel analiz ve makine öğrenimi gibi modellerde, genellikle bağımlı değişkenler (hedef değişkenler) ile bağımsız değişkenler (özellikler) arasındaki ilişkiyi incelemek için kullanılırlar.
Özetle, veri setleri genellikle bir konuyu veya problemi anlamak, analiz etmek veya modellemek için kullanılan yapılandırılmış verilerin bir koleksiyonudur. Bu veri setleri, çeşitli veri analizi ve makine öğrenimi tekniklerinin uygulanması için temel oluştururlar.
cabin 3 farkli grup cikarmak
character nedir?
“Character” İngilizce bir kelime olup, birçok farklı anlama gelebilir, ancak genellikle insanların kişilik, davranış, dürüstlük gibi özelliklerini ifade eder. Ayrıca, edebi eserlerdeki kurgusal kişileri de ifade edebilir. Örneğin, bir roman veya filmdeki ana karakter veya yan karakterler “character” olarak adlandırılabilir.
Ayrıca, bilgisayar biliminde “character” terimi, bir dildeki alfabedeki harf, rakam, noktalama işareti gibi sembollerden herhangi birini ifade edebilir. Örneğin, bir metin belgesindeki her bir harf veya sembol bir karakterdir.
“Character” ayrıca bir performansı veya kişiyi tanımlamak için kullanılır. Bir kişinin “strong character”i, güçlü bir kişiliği veya ahlaki karakteri olduğunu ifade edebilir.
Son olarak, bir “character” bir oyun, film veya edebi eserde rol alan kurgusal bir kişidir. Bu karakterlerin fiziksel özellikleri, kişilik özellikleri ve hikayede oynadıkları rol, genellikle eserin gelişimini ve anlamını etkiler.
factor nedir ?
“Factor”, genel olarak bir şeyin belirli bir sonuca veya duruma etki eden bir unsuru veya bileşeni ifade eder. Matematikte, bir sayıyı tam bölenlerinden her biri olarak tanımlanır. Örneğin, 12’nin faktörleri 1, 2, 3, 4, 6 ve 12’dir çünkü bu sayılar 12’yi tam böler.
“Factor” kelimesi ayrıca bir durumu veya sonucu etkileyen birçok değişken veya unsur anlamında da kullanılabilir. Örneğin, bir hastalığın oluşumunda genetik faktörler, çevresel faktörler ve yaşam tarzı faktörleri gibi birçok faktör rol oynayabilir.
İş dünyasında, “factor” kavramı genellikle bir şirketin başarısını veya performansını etkileyen unsurları ifade eder. Örneğin, pazar talebi, rekabet durumu, yönetim politikaları gibi faktörler bir şirketin başarısını belirleyebilir. Son olarak, “factor” terimi, matematiksel ifadelerde, polinomların veya denklemlerin çarpanlarına da atıfta bulunabilir (x−3) bir polinomun bir faktörüdür, çünkü bu ifade polinomun bölündüğünde bölüme tam olarak bölünü