589689.xyz

16+ Saat Python ile Veri Bilimi ve Makine Ogrenmesi

  • 收录时间:2023-08-24 06:52:37
  • 文件大小:6GB
  • 下载次数:1
  • 最近下载:2023-08-24 06:52:37
  • 磁力链接:
立即下载 复制链接

文件列表

  1. 2. Makine Öğrenmesine Giriş/2. Makine Öğrenmesi için İstatistik ve Olasılık.mp4 187MB
  2. 17. Support Vector Machines/1. Support Vector Machines Teori.mp4 150MB
  3. 9. Multiple Linear Regression/3. Multiple Linear Regression ve Cross Validation.mp4 150MB
  4. 9. Multiple Linear Regression/2. Multiple Linear Regression - Ev Fiyatı Tahminleme.mp4 127MB
  5. 30. ARIMA ve Box Jenkins Metodolojisi/4. Seasonal ARIMA Model Parametreleri.mp4 124MB
  6. 30. ARIMA ve Box Jenkins Metodolojisi/2. ACF,PACF ve Durağanlık Kavramları.mp4 121MB
  7. 3. Makine Öğrenmesi için SQL/33. INNER JOIN.mp4 119MB
  8. 16. Logistic Regression/2. Logistic Regression - Customer Churn Uygulaması.mp4 117MB
  9. 15. Naive Bayes Classifier/1. Naive Bayes Classifier Teori.mp4 112MB
  10. 23. Yapay Sinir Ağları/2. Çok Katmanlı Yapay Sinir Ağları.mp4 110MB
  11. 18. Decision Trees - Decision Trees Regression/3. Decision Trees - Gelir Düzeyi Sınıflama.mp4 108MB
  12. 18. Decision Trees - Decision Trees Regression/1. Decision Trees Teori.mp4 107MB
  13. 3. Makine Öğrenmesi için SQL/27. Karşılaştırma Operatorleri.mp4 105MB
  14. 30. ARIMA ve Box Jenkins Metodolojisi/5. ARIMA Model Katsayılarını Tahmin Yöntemleri.mp4 101MB
  15. 30. ARIMA ve Box Jenkins Metodolojisi/3. Non Seasonal ARIMA Model Parametreleri.mp4 101MB
  16. 3. Makine Öğrenmesi için SQL/28. String Fonksiyonları.mp4 92MB
  17. 11. Gradient Descent/2. Gradient Descent.mp4 92MB
  18. 9. Multiple Linear Regression/1. Multiple Linear Regression Teori.mp4 91MB
  19. 24. K-Means Clustering/2. K-Means Clustering - Müşteri Segmentasyonu.mp4 91MB
  20. 3. Makine Öğrenmesi için SQL/30. Date Fonksiyonları.mp4 90MB
  21. 3. Makine Öğrenmesi için SQL/21. Universite Ders Kayıt Sistemi Uygulaması.mp4 84MB
  22. 4. Python Temelleri/1. Python Temelleri.mp4 83MB
  23. 5. Python Numpy/1. Numpy Temelleri.mp4 83MB
  24. 8. Simple Linear Regression/1. Simple Linear Regression Teori.mp4 81MB
  25. 6. Python Pandas/1. Pandas Temelleri.mp4 78MB
  26. 14. Model Performans Değerleme Metrikleri/1. Performans Değerleme (Precision, Recall, F1 Score...).mp4 73MB
  27. 16. Logistic Regression/1. Logistic Regression Teori.mp4 73MB
  28. 17. Support Vector Machines/2. Linear SVM ile Spam Mail Sınıflama.mp4 72MB
  29. 10. Ridge, Lasso ve Elastic.Net Regression/3. Ridge & Lasso Regression - Araç Fiyatı Tahminleme.mp4 72MB
  30. 21. Adaboost/1. Adaboost Teori.mp4 71MB
  31. 29. Zaman Serileri Modelleri/5. Holt-Winters Metodu.mp4 70MB
  32. 23. Yapay Sinir Ağları/3. Back Propagation.mp4 70MB
  33. 2. Makine Öğrenmesine Giriş/1. Makine Öğrenmesi Nedir.mp4 69MB
  34. 19. Random Forests - Random Forest Regression/2. Random Forests - Kredi Temerrüt Uygulaması.mp4 69MB
  35. 3. Makine Öğrenmesi için SQL/18. WHERE Komutu.mp4 65MB
  36. 3. Makine Öğrenmesi için SQL/10. SQL Veri Tipleri.mp4 65MB
  37. 3. Makine Öğrenmesi için SQL/24. Tüm Tablolara Foreign Key Eklenmesi.mp4 64MB
  38. 7. MatplotLib & Seaborn/2. Seaborn - Kategorik Veri Görselleştirme.mp4 62MB
  39. 3. Makine Öğrenmesi için SQL/29. Matematiksel Fonksiyonlar.mp4 62MB
  40. 29. Zaman Serileri Modelleri/1. Hareketli Ortalama Modeli.mp4 61MB
  41. 2. Makine Öğrenmesine Giriş/4. Makine Öğrenmesi için Lineer Cebir.mp4 60MB
  42. 7. MatplotLib & Seaborn/3. Seaborn - Dağılımlar.mp4 58MB
  43. 8. Simple Linear Regression/2. Simple Linear Regression Uygulama.mp4 58MB
  44. 3. Makine Öğrenmesi için SQL/38. Subquery ( Alt Sorgu ).mp4 57MB
  45. 3. Makine Öğrenmesi için SQL/14. Foreign Key Ekleme.mp4 55MB
  46. 23. Yapay Sinir Ağları/1. Yapay Sinir Ağlarına Giriş.mp4 55MB
  47. 3. Makine Öğrenmesi için SQL/8. Normalizasyon Nedir.mp4 55MB
  48. 4. Python Temelleri/2. Lists.mp4 55MB
  49. 22. Gradient Boost/1. Gradient Boost Teori.mp4 54MB
  50. 29. Zaman Serileri Modelleri/4. Holt Metodu.mp4 54MB
  51. 26. Principal Component Analysis (Temel Bileşen Analizi)/2. Principal Component Analysis Uygulama.mp4 51MB
  52. 15. Naive Bayes Classifier/2. Naive Bayes Classifier - Text Classification.mp4 51MB
  53. 24. K-Means Clustering/1. K-Means Clustering Teori.mp4 50MB
  54. 11. Gradient Descent/1. Gradient Descent için Calculus.mp4 50MB
  55. 26. Principal Component Analysis (Temel Bileşen Analizi)/1. Principal Component Analysis Teori.mp4 48MB
  56. 30. ARIMA ve Box Jenkins Metodolojisi/1. ARIMA Modelleri.mp4 47MB
  57. 3. Makine Öğrenmesi için SQL/19. INSERT INTO - VALUES.mp4 47MB
  58. 3. Makine Öğrenmesi için SQL/32. Group By.mp4 47MB
  59. 30. ARIMA ve Box Jenkins Metodolojisi/6. Fark Alma Operatörü (Kaynak PDF İnceleyin).mp4 47MB
  60. 25. Hierarchical Clustering/1. Hierarchical Clustering Teori.mp4 46MB
  61. 13. K-Nearest Neighbors, K-NN Regression/1. K-Nearest Neighbors Teori.mp4 46MB
  62. 29. Zaman Serileri Modelleri/3. Basit Üstel Düzeltme.mp4 44MB
  63. 3. Makine Öğrenmesi için SQL/26. Sütunlara İsim Verme.mp4 42MB
  64. 7. MatplotLib & Seaborn/1. Matplotlib.mp4 41MB
  65. 3. Makine Öğrenmesi için SQL/23. Öğrenci Tablosuna Foreign Key Eklenmesi.mp4 41MB
  66. 2. Makine Öğrenmesine Giriş/3. Veri Ön İşleme.mp4 41MB
  67. 12. Sınıflama Hatırlatma/1. Sınıflama Nedir.mp4 39MB
  68. 2. Makine Öğrenmesine Giriş/5. Sınıflama ve Cross Validation Nedir.mp4 39MB
  69. 15. Naive Bayes Classifier/3. Naive Bayes Classifier - SMS Spam Classification.mp4 39MB
  70. 3. Makine Öğrenmesi için SQL/17. SELECT Komutu.mp4 38MB
  71. 13. K-Nearest Neighbors, K-NN Regression/2. K-Nearest Neighbors Uygulama.mp4 38MB
  72. 3. Makine Öğrenmesi için SQL/20. UPDATE Komutu.mp4 36MB
  73. 3. Makine Öğrenmesi için SQL/13. Constraints.mp4 36MB
  74. 3. Makine Öğrenmesi için SQL/34. LEFT JOIN.mp4 36MB
  75. 3. Makine Öğrenmesi için SQL/39. Stored Procedures.mp4 35MB
  76. 7. MatplotLib & Seaborn/4. Seaborn - Zaman Serileri.mp4 35MB
  77. 21. Adaboost/2. Adaboost - Meme Kanseri Sınıflama Uygulaması.mp4 35MB
  78. 29. Zaman Serileri Modelleri/2. Model Tutarlılığı Metrikleri ve Model Seçimi.mp4 34MB
  79. 3. Makine Öğrenmesi için SQL/1. SQL Server Yüklenmesi.mp4 33MB
  80. 3. Makine Öğrenmesi için SQL/12. Create Table.mp4 28MB
  81. 27. Association Rules Mining/1. Association Rules Mining Teori.mp4 28MB
  82. 3. Makine Öğrenmesi için SQL/11. Create Database.mp4 27MB
  83. 4. Python Temelleri/5. Dictionaries.mp4 27MB
  84. 10. Ridge, Lasso ve Elastic.Net Regression/1. Ridge Regression Teori.mp4 26MB
  85. 17. Support Vector Machines/3. Non-Linear SVM ile Spam Mail Sınıflama.mp4 25MB
  86. 1. Başlangıç/2. Kurs Tanıtımı.mp4 25MB
  87. 3. Makine Öğrenmesi için SQL/36. CROSS JOIN.mp4 25MB
  88. 30. ARIMA ve Box Jenkins Metodolojisi/7. White Noise Serileri Anlamak.mp4 25MB
  89. 3. Makine Öğrenmesi için SQL/15. Alter Komutu.mp4 25MB
  90. 3. Makine Öğrenmesi için SQL/25. DISTINCT - ORDER BY.mp4 25MB
  91. 4. Python Temelleri/8. Map, Reduce & Filter.mp4 23MB
  92. 3. Makine Öğrenmesi için SQL/37. EXCEPT - INTERSECT - UNION ALL.mp4 23MB
  93. 2. Makine Öğrenmesine Giriş/6. Keşifsel Veri Analizi.mp4 23MB
  94. 4. Python Temelleri/4. Tuples.mp4 23MB
  95. 3. Makine Öğrenmesi için SQL/31. Tip Dönüşüm Fonksiyonları.mp4 22MB
  96. 4. Python Temelleri/7. Loops.mp4 21MB
  97. 4. Python Temelleri/6. Functions.mp4 21MB
  98. 3. Makine Öğrenmesi için SQL/22. Tablolara Veri Ekleme.mp4 20MB
  99. 4. Python Temelleri/3. Sets.mp4 20MB
  100. 28. Zaman Serileri Analizi ( MINITAB Yukleyin)/2. Talep Tahmini Neden Önemlidir ve Kullanılır.mp4 19MB
  101. 18. Decision Trees - Decision Trees Regression/2. Decision Trees Regression Teori.mp4 19MB
  102. 3. Makine Öğrenmesi için SQL/6. Primary Key Nedir.mp4 19MB
  103. 1. Başlangıç/4. Jupyter Notebook nasıl kullanılır.mp4 19MB
  104. 28. Zaman Serileri Analizi ( MINITAB Yukleyin)/3. Talep Tahmini ve Zaman Aralığı Türleri.mp4 17MB
  105. 25. Hierarchical Clustering/2. Hierarchical Clustering Uygulama.mp4 16MB
  106. 28. Zaman Serileri Analizi ( MINITAB Yukleyin)/1. Talep Tahmini Yöntemleri.mp4 16MB
  107. 3. Makine Öğrenmesi için SQL/2. SQL Server Management Studio'nun Yüklenmesi.mp4 16MB
  108. 3. Makine Öğrenmesi için SQL/3. AdventureWorks2014 Database'inin Yüklenmesi.mp4 16MB
  109. 20. Ensemble Learning (Kollektif Öğrenme)/1. Ensemble Learning Nedir.mp4 15MB
  110. 23. Yapay Sinir Ağları/4. Yapay Sinir Ağları - Titanic Uygulaması.mp4 14MB
  111. 10. Ridge, Lasso ve Elastic.Net Regression/2. Lasso & Elastic.Net Regression Teori.mp4 14MB
  112. 1. Başlangıç/3. Anaconda'nın yüklenmesi.mp4 13MB
  113. 1. Başlangıç/1. Giriş [Önemli].mp4 13MB
  114. 3. Makine Öğrenmesi için SQL/9. Temel T- SQL Sorguları.mp4 12MB
  115. 3. Makine Öğrenmesi için SQL/16. Drop Komutu.mp4 12MB
  116. 3. Makine Öğrenmesi için SQL/35. FULL OUTER JOIN.mp4 9MB
  117. 19. Random Forests - Random Forest Regression/1. Random Forests Teori.mp4 9MB
  118. 14+-+Principal+Component+Analysis.zip 8MB
  119. 3. Makine Öğrenmesi için SQL/4. Veritabanı Nedir.mp4 7MB
  120. 9+-+Decision+Trees.zip 7MB
  121. 12+-+K-Means+Clustering.zip 7MB
  122. 13+-+Hierarchical+Clustering.zip 7MB
  123. 3. Makine Öğrenmesi için SQL/7. Foreign Key Nedir.mp4 7MB
  124. 3. Makine Öğrenmesi için SQL/5. T-SQL Nedir.mp4 5MB
  125. 15+-+Ridge+&+Lasso+Regression.zip 3MB
  126. 7+-+Logistic+Regression.zip 2MB
  127. 4+-+KNN.zip 2MB
  128. 10+-+Random+Forest.zip 1MB
  129. 3+-+Multiple+Linear+Regression.zip 945KB
  130. 11.1+10-Seasonal-ARIMA.pdf.pdf 734KB
  131. 5+-+Model+Selection.zip 480KB
  132. 6.1+arima.zip.zip 445KB
  133. 8+-+Support+Vector+Machines.zip 364KB
  134. 1.1+MA+to+Holt+Winters.zip.zip 248KB
  135. 11+-+Adaboost.zip 193KB
  136. 16+-+Neural+Networks.zip 183KB
  137. 1+-+Simple+Linear+Regression.zip 150KB
  138. 6+-+Naive+Bayes.zip 104KB
  139. 2+-+Gradient+Descent+Math.zip 39KB
  140. 5+-+Python+Basics.zip 37KB
  141. 7+-+Python+Pandas.zip 25KB
  142. air-passengers.zip 731B
  143. 1.2+air-passengers.zip.zip 731B