folder Tahribat.com Forumları
linefolder Eğitim & Ödev & Bilimsel Döküman
linefolder Toplanın Machine Learning Öğreniyoruz - Linear Regression Nedir?



Toplanın Machine Learning Öğreniyoruz - Linear Regression Nedir?

  1. KısayolKısayol reportŞikayet pmÖzel Mesaj
    mürşide
    izzmarit
    izzmarit's avatar
    Kayıt Tarihi: 07/Ocak/2010
    Dişi

    Yasi iki kat olan adamlar balbazar kovaliyor, bu cocuk zehir gibi yahu. Ellerine emegine saglik.


    sigara değil, balık olan.
  2. KısayolKısayol reportŞikayet pmÖzel Mesaj
    iKlotho
    iKlotho's avatar
    Kayıt Tarihi: 06/Haziran/2015
    Erkek
    mizahi bunu yazdı
    iKlotho bunu yazdı

    Bu cost function ile mean squarred error arasında ne fark var çözemedim. İkiside aynı şeyi ifade etmiyor mu?

    aslinda cost function arkadasin verdigi gibi degil, summation icerisinde parantezin disinda bir de degisken katsayi vardir. yani her hypothesis icin farkli bir katsayidir. Ornegin "buyuk theta degerleri icin katsayi yuksek olsun, kucuk theta degerleri icin katsayi dusuk olsun"  denirse, yapilan hatada odenen bedel (cost) fonksiyonu, bu uygulama icin ozel bir sonuc verecektir. verilen formulde katsayi, fair olmasi icin = 1 kabul edilmistir. 

    Mean Squared Error ise isminden de anlasilacagi gibi yapilan hatayi once gercek degerden cikarip, sonra karesi alinip, sonra ortalamasini bulan genel bir estimator dir. regressionda risk function (cost function) olur, teorik hesaplamalarda estimator olur, predictor olur. Yani aslinda Cost function MSE'den turemistir, dolayisiyla once MSE anlatilmasi gerek, geometrik sekil uzerinde Euclidean distance vs. gosterilerek; daha sonra cost function anlatilir. Diger bir estimation metodu da least squares'dir mesela. LS kullanilarak bir suru fonksiyon uretilir. Hypothesis testing konusuna galiba hic girilmemis pdf te. 

    Bir de tavsiyem bu gibi konulari Turkce'ye cevirmeden direkt olarak ingilizcesinden ogrenin. Cunku bazi kavramlari aciklayacak kelimelerimiz yok. ornegin istatistigin iki temel konusu "estimation" ve "prediction" bizde "tahmin" olarak tek kelimede cevriliyor. "Error", "regression (regret)", "cost" gibi kavramlar "hata" diye anlatiliveriyor. Halbuki hepsi farkli seyler ifade ediyor. 

    Yanlış anlamadıysam cost function da ls ,ols veya ml gibi (simple linear regression için) modele en uygun ß0 ve ß1 seçmeye çalışıyor. Neden sadece ls kullanılmıyor? Belirli koşullar sağlandığında ls için tahmin edilen parametreler blue oluyor sonuçta.

     

    iKlotho tarafından 27/Tem/16 12:39 tarihinde düzenlenmiştir

    Too weird to live, too rare to die.
  3. KısayolKısayol reportŞikayet pmÖzel Mesaj
    GusFring
    GusFring's avatar
    Kayıt Tarihi: 24/Haziran/2009
    Erkek

    Doğrusal regresyon modelinden olsa gerek çok ekonometrik duruyor. Machine learning neymiş diye girdim bildiğim ekonometri çıktı.

  4. KısayolKısayol reportŞikayet pmÖzel Mesaj
    Böcüklerin Efendisi
    krypt
    krypt's avatar
    Kayıt Tarihi: 05/Mart/2004
    Erkek
    izzmarit bunu yazdı

    Yasi iki kat olan adamlar balbazar kovaliyor, bu cocuk zehir gibi yahu. Ellerine emegine saglik.

    Kovalamayalım diye bot kasıyoruz ona da kızıyorsun. Yaranamıyoruz sana, yetemiyoruz hjdshfdsjhgds.

    Edit: Madem istatistik konusunda yetkili abiler toplanıyor benim şu konuma bir bakın.

    http://www.tahribat.com/forum/istatistikci-var-mi-maksimum-entropi-uzerine-219449

     

    krypt tarafından 27/Tem/16 15:13 tarihinde düzenlenmiştir

    while (1<2)
  5. KısayolKısayol reportŞikayet pmÖzel Mesaj
    Zork.
    torpedo_XL
    torpedo_XL's avatar
    Kayıt Tarihi: 21/Ağustos/2005
    Erkek
    izzmarit bunu yazdı

    Yasi iki kat olan adamlar balbazar kovaliyor, bu cocuk zehir gibi yahu. Ellerine emegine saglik.

    Pokemona niye bok attın ki şimdi :(

    Balbazarı yedirmeyiz.

    12 yaşından beridir balbazar kovalıyorum o zaman benim için artık çok geç.


    Bilge insanlar konuşurlar çünkü söyleyecek bir şeyleri vardır. Aptal insanlar konuşurlar çünkü bir şey söylemek zorundadırlar. Demokrasi, bir eğitim işidir. Eğitimsiz kitlelerle demokrasiye geçilirse oligarşi olur. Devam edilirse demagoglar türer. Demagoglardan da diktatörler çıkar. --Platon, Devlet                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                         
  6. KısayolKısayol reportŞikayet pmÖzel Mesaj
    All hail to Tux
    sandman
    sandman's avatar
    Kayıt Tarihi: 01/Eylül/2005
    Erkek
    izzmarit bunu yazdı

    Yasi iki kat olan adamlar balbazar kovaliyor, bu cocuk zehir gibi yahu. Ellerine emegine saglik.

    Pokemon Go'da oynarım kariyerde yaparım sana ne!


    Mühendis kahveyi projeye dönüştüren bir insan evladıdır.
  7. KısayolKısayol reportŞikayet pmÖzel Mesaj
    nickalti
    Lightsaber
    Lightsaber's avatar
    Kayıt Tarihi: 29/Ağustos/2012
    Erkek

    Kavga etmeyin yeterince pikachumuz var

    @mizahi bilgilendirme icin tesekkurler hocam

    @futurist konunun basinda bahsettigim gibi courseradan izleyebilirsin veya arkadaslarin verdikleri diger kaynaklara goz atabilirsin


    İnsan; insan olsaydı,insan olmazdı..
  8. KısayolKısayol reportŞikayet pmÖzel Mesaj
    ozgunlu
    ozgunlu's avatar
    Banlanmış Üye
    Kayıt Tarihi: 11/Kasım/2011
    Erkek

    up


    Hello, i am nothing. I come from Neverland.
  9. KısayolKısayol reportŞikayet pmÖzel Mesaj
    nick6
    0x656e
    0x656e's avatar
    Kayıt Tarihi: 19/Mayıs/2012
    Erkek
    izzmarit bunu yazdı

    Yasi iki kat olan adamlar balbazar kovaliyor, bu cocuk zehir gibi yahu. Ellerine emegine saglik.

    Oynayamayan veya bot ile kasamayanlar kıskanıyor.

    Kedi ciğer misali.

  10. KısayolKısayol reportŞikayet pmÖzel Mesaj
    american
    mizahi
    mizahi's avatar
    Kayıt Tarihi: 02/Haziran/2007
    Erkek
    iKlotho bunu yazdı
    mizahi bunu yazdı
    iKlotho bunu yazdı

    Bu cost function ile mean squarred error arasında ne fark var çözemedim. İkiside aynı şeyi ifade etmiyor mu?

    aslinda cost function arkadasin verdigi gibi degil, summation icerisinde parantezin disinda bir de degisken katsayi vardir. yani her hypothesis icin farkli bir katsayidir. Ornegin "buyuk theta degerleri icin katsayi yuksek olsun, kucuk theta degerleri icin katsayi dusuk olsun"  denirse, yapilan hatada odenen bedel (cost) fonksiyonu, bu uygulama icin ozel bir sonuc verecektir. verilen formulde katsayi, fair olmasi icin = 1 kabul edilmistir. 

    Mean Squared Error ise isminden de anlasilacagi gibi yapilan hatayi once gercek degerden cikarip, sonra karesi alinip, sonra ortalamasini bulan genel bir estimator dir. regressionda risk function (cost function) olur, teorik hesaplamalarda estimator olur, predictor olur. Yani aslinda Cost function MSE'den turemistir, dolayisiyla once MSE anlatilmasi gerek, geometrik sekil uzerinde Euclidean distance vs. gosterilerek; daha sonra cost function anlatilir. Diger bir estimation metodu da least squares'dir mesela. LS kullanilarak bir suru fonksiyon uretilir. Hypothesis testing konusuna galiba hic girilmemis pdf te. 

    Bir de tavsiyem bu gibi konulari Turkce'ye cevirmeden direkt olarak ingilizcesinden ogrenin. Cunku bazi kavramlari aciklayacak kelimelerimiz yok. ornegin istatistigin iki temel konusu "estimation" ve "prediction" bizde "tahmin" olarak tek kelimede cevriliyor. "Error", "regression (regret)", "cost" gibi kavramlar "hata" diye anlatiliveriyor. Halbuki hepsi farkli seyler ifade ediyor. 

    Yanlış anlamadıysam cost function da ls ,ols veya ml gibi (simple linear regression için) modele en uygun ß0 ve ß1 seçmeye çalışıyor. Neden sadece ls kullanılmıyor? Belirli koşullar sağlandığında ls için tahmin edilen parametreler blue oluyor sonuçta.

     

    hocam yanlis anlasilmasin, MSE bir estimatordir. ancak Least Square 'in yaptigi gibi hatayi minimize etmeye calismaz. MSE'yi kullanarak hatayi minimize eden estimator (veya predictor), minimum mean squared error (MMSE) dir. Ayni sekilde cost function da iteration yaparak hatayi minimize eder. 

    LS genellikle sonlu (finite-length) datalar icindir. hizlidir, ama stochastic process lerde belirli kosullarda calisir. (ergodicity, WSS, SSS gibi). MMSE ise her turlu data icin kullanilabilir. ama yavas calisir. 

    ML bunlardan farklidir, bunun yaptigi sadece datayi tahmin etmektir. hatayi bulmaz.  bayesian statistic kullanir. bunun dengi yukaridaki fonksiyonda Hypothesis functiondir. bunu kullanarak buldugun degerleri gercek degerinden cikararak MSE degerini bulabilirsin.

    Bir de MAP var. MAP, ML 'in genel halidir, ve varolan en iyi statistical estimation methodtur, tum stochastic processler icin calisir. Ama cok yavastir iste. Haberlesme icin konusuyorum, neredeyse hicbiryerde kullanilmaz. 


    All I need is a possibility.