Denetimli Makine Öğrenimi Python'da

Denetimli makine öğreniminin temellerinde uzmanlaşın ve etiketli verileri kullanarak nasıl tahminler yapacağınızı keşfedin. Makine öğrenimi devrimine bugün katılın! Makine öğreniminde yeniyseniz veya denetimli makine öğreniminde uzmanlaşmak istiyorsanız, burası başlamak için ideal bir yerdir.Popüler scikit-learn kütüphanesi ile K-En Yakın Komşular (KNN), Lojistik Regresyon, Doğrusal Regresyon, Destek Vektör Makineleri (SVM'ler) ve ağaç tabanlı modeller gibi temel denetimli öğrenme modellerini öğrenerek ve uygulayarak başlayacaksınız.Ayrıca, tablo veri kümelerinde modelleme performansını verimli bir şekilde artırmak için XGBoost gibi son teknoloji algoritmaları nasıl kullanacağınızı da keşfedeceksiniz.Modellerinizden en iyi şekilde yararlanmak için farklı hiperparametre ayarlama tekniklerini ve kullanım durumunuz için hangi tekniği kullanacağınıza nasıl karar vereceğinizi öğreneceksiniz.Bu farklı modeller hakkındaki bilgilerinizi bir araya getirerek, performansı artırmak ve daha karmaşık sorunları çözmek için farklı modellerin bir araya getirildiği topluluk öğrenimi hakkında bilgi edinerek bu bölümü tamamlayacaksınız.Bitirdiğinizde, temel denetimli makine öğrenimi kavramlarına hakim olacak ve bunları Python'da uygulayabileceksiniz.