Forum
Aktif konular
Üyeler
Kurallar
Arama
Tahribat.com Forumları 
Eğitim & Ödev & Bilimsel Döküman 
Toplanın Machine Learning Öğreniyoruz - Linear Regression Nedir? Toplanın Machine Learning Öğreniyoruz - Linear Regression Nedir?
-
"Merhaba hocalar,
Şu aralar Coursera’da Andrew Ng’in Machine Learning derslerini izliyorum, hem pekiştirmek hem de sizlere en azından konsept olarak herhangi bir learning algoritmasının nasıl işlediğini anlatabilmek adına bu dökümanı yazıyorum. Doküman Coursera’daki anlatım ve lecture notlarından derlenerek benim tarafımdan yazılmıştır, hatalar olasıdır sonuçta uzman değilim."
Editörün azizliğine uğrayarak worddeki halini buraya koyamadığım için PDF haline getirdim, buradan okuyabilirsiniz: https://mega.nz/#!15JUWRwa!M2J4O0g_xz1QbujN99RDFT2tFFNKKZN__zet9BmmJhE
Kafanıza takılan şeyleri bildiğim ölçüde cevaplamaya çalışırım. Dökümanda herhangi bir hata fark edip uyarırsanız düzeltirim. Eğer ilgi çekerse bu dökümanların elimden geldiğince devamını da getirebilirim.
Lightsaber tarafından 15/Eki/17 23:32 tarihinde düzenlenmiştir -
Bildiğin sayısal çözümleme anlatıyor şimdilik. İleride fena kasar diye tahmin ediyorum.
Gauss Eleminasyondur
Gauss Seidel'dir v.s'dir.
-
Hocam öncelikle ellerine sağlık, doküman güzel. Ben ekonometride doğrusal regresyon görüyorum ancak merakım şu: Neden notasyon farklı? Mesela biz Beta kullanıyoruz ama burda teta var. Başka yerlerde adamlar bildiğiniz alfabeyi kullanmışlar ("y = a + bx + u" gibi) ve merakım şu ki neden bir notasyon birliği yok?
Y = β0 + β1(X1) + Ɛ
Bizde böyle. Amaç, modeli kurup fonksiyonu elde etmek ve cari dönemin istenilen olası sonuçları hakkında çıkarımda bulunmak. Çok çok temel olmasına karşın çok etkili ve işin teferruatına girdiğiniz zaman cidden işlerin boku çıkıyor. Şahsen istatistikçilere saygım sonsuz!
Burdan Gujarati'ye selamlarımı iletiyorum.
Ek:
Bunlar da benim kitap tavsiyelerim (Ekonometri üzerinedir):
Statistical Methods in Econometrics, Ramu Ramanathan: http://libgen.io/ads.php?md5=A38288366763C73A90781D5F1FE88B06Basic Econometrics, Damodar Gujarati, Dawn Porter: http://libgen.io/ads.php?md5=C87DE9470571EB75C6BC782F239577D2
Caliber tarafından 27/Tem/16 01:28 tarihinde düzenlenmiştir -
Caliber bunu yazdı
Hocam öncelikle ellerine sağlık, doküman güzel. Ben ekonometride doğrusal regresyon görüyorum ancak merakım şu: Neden notasyon farklı? Mesela biz Beta kullanıyoruz ama burda teta var. Başka yerlerde adamlar bildiğiniz alfabeyi kullanmışlar ("y = a + bx + u" gibi) ve merakım şu ki neden bir notasyon birliği yok?
Y = β0 + β1(X1) + Ɛ
Bizde böyle. Amaç, modeli kurup fonksiyonu elde etmek ve cari dönemin istenilen olası sonuçları hakkında çıkarımda bulunmak. Çok çok temel olmasına karşın çok etkili ve işin teferruatına girdiğiniz zaman cidden işlerin boku çıkıyor. Şahsen istatistikçilere saygım sonsuz!
Burdan Gujarati'ye selamlarımı iletiyorum.
Bize de olasılık ve istatistik dersinde hocamız kalınla belirttiğin gibi gösterdi.
Bu olay bazen gerçekten kafa karıştırabiliyor. Hatta öyle notasyon farklılıkları oluyor ki. Mesela zamanında elektromanyetik alanlar teorisi dersi alıyoruz, hoca elektronik ve haberleşme mühendisliği bölümünden geliyor ben elektrik mühendisliği bölümünde okuyorum. Doğal olarak her iki bölümde de ortak bir ders bu. Ama mesela o derste bile bizim devre temelleri dersinde gördüğümüz bir terimi atıyorum biz ß olarak kullanıyorsak elohabda aynı terimi λ olarak kullanıyorlarmış. Tabi biz λ yı farklı bir terimde kullandığımız için ders zaten zor kafa bir milyon oluyordu.
Mesajını görünce aklıma geldi finallere falan hazırlanırken iyi küfretmiştim :D
torpedo_XL tarafından 27/Tem/16 01:01 tarihinde düzenlenmiştir -
bunlar da ek olsun hocam. emeğine sağlık.
http://www.necatidemir.com.tr/2015/09/lineer-regresyona-giris-bolum-1/https://mertricks.com/2015/07/04/basit-dogrusal-regresyon-simple-linear-regression/
-
Bu cost function ile mean squarred error arasında ne fark var çözemedim. İkiside aynı şeyi ifade etmiyor mu?
-
GG WP
-
güzel.. şurada da bir kaç türkçe kaynak var :)
https://www.acikakademi.com/portal/acik-akademi-tv/default.aspx
-
@Caliber hocam o notasyon farkı hakkında hiçbir bilgim yok, @torpedo_XL'nin dediği gibi sıkıntılar çıkarabiliyor. matematikçi arkadaşlar varsa açıklayabilirler olayı belki
@iKlotho sanırım başındaki katsayı fark ediyor bir tek
ek kaynak paylaşan arkadaşlara da teşekkürler
-
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.
-
Hani nerde öğreniyoruz?
Konuyla ilgili ders video site adresleri verin de başlığa uysun.
Öğrenelim tabi. İnsanlara anlatıyorum takan yok makinelere öğreteceğim. :) Ciddiyim. Aklimdaydi konuyla alevlendi...
Bakınız: ex machine (film)
İzlemeyen izlesin
Kısayol
Şikayet
Özel Mesaj
Alıntı yap
machine learning linear regression cost function gradient descent makine öğrenmesi
Cevapla