Pazar, Şubat 17, 2019
En güncel:
  • Python Pandas head Sütun Truncate Önleme
  • Kovaryans Matrisi (Covariance Matrix) Nedir?
  • datascience.istanbul’a yoğun ilgi
  • A’dan Z’ye Hadoop ve Büyük Veri Kursumuz Udemy’de Yayında!
  • Linux Kullanıcı Ekleme, Gruba Ekleme, Parola-Şifre Belirleme

datascience.istanbul

Veri yalan söylemez

datascience.istanbul

  • Ana Sayfa
  • Yazı Dizileri
  • BIG DATA
  • HAKKIMIZDA
  • Büyük Veri (Big Data) Eğitimi

Makale Notları

Okunup incelenen, özet çıkarılan yorumlanan makalelerin kategorisi

Büyük Veri (Big Data) Makale Notları Teori Veri hazırlığı Veri Ön İşleme 

Büyük Veri Ön-İşleme (Makale Notları)

13 Ağustos 201721 Ocak 2019 Erkan ŞİRİN 4 yorum Büyük veri ön işleme, data preprocessing, Veri hazırlığı, veri ön işleme teknikleri, veri ön işleme yaklaşımları

Bu yazımızda Big Data Analytics dergisinde 2016 yılında Garcia vd. (2016) tarafından yazılan “Big data preprocessing:methods and prospects“ isimli makale

Devam

Diller (Languages)

  • TürkçeTürkçe
  • FrançaisFrançais

Arşivler

  • Şubat 2019 (1)
  • Ağustos 2018 (1)
  • Mayıs 2018 (2)
  • Mart 2018 (1)
  • Ekim 2017 (6)
  • Eylül 2017 (4)
  • Ağustos 2017 (17)
  • Temmuz 2017 (17)
  • Haziran 2017 (23)
  • Mayıs 2017 (9)
  • Şubat 2017 (1)
  • Ocak 2017 (3)
  • Aralık 2016 (7)
  • Kasım 2016 (1)
  • Eylül 2016 (2)
  • Ağustos 2016 (2)

Kategoriler

  • Big Data Sertifikasyon (3)
  • Büyük Veri (Big Data) (11)
  • Genel (14)
  • Makale Notları (1)
  • Makine Öğrenmesi (Machine Learning) (70)
    • Birliktelik Kuralı (2)
    • Kümeleme (Clustering) (8)
      • Hiyerarşik Kümeleme (2)
      • K-Ortalamalar(K-Means) (4)
    • Model Değerlendirme (5)
    • Regresyon (17)
      • Doğrusal Regresyon (2)
      • Karar Ağaçları Regresyonu (3)
      • Random Forest Regresyon (2)
      • Support Vector Regression (SVR) (2)
      • SVR (2)
    • Sınıflandırma (Classification) (20)
      • K En Yakın Komşu (4)
      • K-NN (4)
      • Karar Ağacı (Decision Tree) (2)
      • Kernel SVM (2)
      • Lojistik Regresyon (2)
      • Naive Bayes (3)
      • Random Forest (2)
      • Support Vector machine (SVM) (2)
    • Veri Bilimi (13)
    • Veri hazırlığı (14)
    • Veri Ön İşleme (15)
  • Programlama Dilleri (54)
    • PySpark (6)
    • Python (32)
    • R (20)
    • Scala (2)
  • Teknik (9)
    • Kurulum (4)
    • Temel Linux (5)
  • Temel İstatistik (3)
  • Teori (19)
  • Uygulama (41)

Hakkımızda

Bir veri bilimcinin serüvenlerini paylaştığı basit, sade ve anlaşılır olmayı ilke edinmiş; Türkçe literatüre katkı sağlamayı ve bu işe yeni başlayanlara faydalı olmayı amaçlamış kendi halinde bir blog.

Giriş (Login)

  • Giriş
  • Yazılar RSS
  • Yorumlar RSS
  • WordPress.org

Arşivler

  • Şubat 2019 (1)
  • Ağustos 2018 (1)
  • Mayıs 2018 (2)
  • Mart 2018 (1)
  • Ekim 2017 (6)
  • Eylül 2017 (4)
  • Ağustos 2017 (17)
  • Temmuz 2017 (17)
  • Haziran 2017 (23)
  • Mayıs 2017 (9)
  • Şubat 2017 (1)
  • Ocak 2017 (3)
  • Aralık 2016 (7)
  • Kasım 2016 (1)
  • Eylül 2016 (2)
  • Ağustos 2016 (2)

Son Yorumlar

  • Varyans, Kovaryans ve Standart Sapma Nedir? Örneklerle Açıklama için Süleyman
  • Veri Ön İşleme-1: Nümerik Nitelikler için Boş Değerleri Doldurmak (Python & R ) için Erkan ŞİRİN
  • Python Pandas ile Temel İşlemler-1 (Dosya okuma, Sütun İsimlendirme) için Erkan ŞİRİN
  • Veri Ön İşleme-1: Nümerik Nitelikler için Boş Değerleri Doldurmak (Python & R ) için Erkan ŞİRİN
  • K-Ortalamalar Tekniği (K-Means Clustering) İle Kümeleme: Python Uygulaması için Erkan ŞİRİN
Tüm hakları saklıdır © 2019 datascience.istanbul.
Tema: ThemeGrill tarafından ColorMag. Altyapı WordPress.