Hızlı Fonksiyonlar
Course content
- Lesson 1: Preview R Yükleme Adımları ve Hello Word
- Lesson 2: Değişkenlere Giriş
- Lesson 3: Değişkenlerle Temel Matematik İşlemleri
- Lesson 4: Preview Operatörler
- Lesson 5: While Döngüsü
- Lesson 6: For Döngüsü
- Lesson 7: Koşullar
- Lesson 8: Preview Vektörler
- Lesson 9: Vektör Yaratma ve Komut Sistemi
- Lesson 10: Fonksiyonlar
- Lesson 11: Factor Pivot ve Summary Fonksiyonları
- Lesson 12: Arrays
- Lesson 13: Modules
- Lesson 14: Preview Matrix Nedir
- Lesson 15: Matrix İşlemler
- Lesson 16: Matrix Manipüle
- Lesson 17: Preview Data Frame Nedir
- Lesson 18: Preview Çevireçler
- Lesson 19: Preview Veri Seti Yükleme
- Lesson 20: Preview Korelasyon
- Lesson 21: Preview Hızlı Fonksiyonlar
- Lesson 22: Hata Kodları
- Lesson 23: R Çalışma Dizini Mantığı ve Manipülasyonları
- Lesson 24: Plot Grafiği
- Lesson 25: Geom Point
- Lesson 26: GGPLOT ile Grafik Konumlandırma
- Lesson 27: Color Model
- Lesson 28: Derinlemesine Grafikler
- Lesson 29: Multi Grafikler
- Lesson 30: Geom Bars
- Lesson 31: Makine Öğrenmesi Nedir
- Lesson 32: Regresyon Nedir
- Lesson 33: Regresyon Doğrusu Cep Telefonu Fiyat Endeksi
- Lesson 34: Ev Kira Endeksi Algoritması
- Lesson 35: Kirayı Tahmin Et
- Lesson 36: Karar Ağaçları
- Lesson 37: Makine Öğrenmesi ile Diyabet Olma Olasılığını Hesapla
- Lesson 38: Ham veri Üzerine Diyabet Analizi
- Lesson 39: En Yakın Komşu Algoritması
- Lesson 40: KNN ile Köpek Cinsi Tahmin Algoritması
- Lesson 41: Genel Tekrar ve K Ortalama Algoritması
- Lesson 42: 2 Kümeli veri Analizi
- Lesson 43: Birliktelik Analizi
- Lesson 44: 2500 Kalemden Oluşan Market Fişi Oluşturma
- Lesson 45: Farklı Fişteki Verileri Tek Fişte Toplama
- Lesson 46: En Yüksek Oranda Satın Alınan Fiş Miktarını Bulma
- Lesson 47: Apriori Algoritması
- Lesson 48: Final Uygulaması
- Lesson 49: Bayes Algoritması
- Lesson 50: Reel Data ile Bayes
- Lesson 51: Hatalı verileri Manipüle Etme
- Lesson 52: Hatalı Verilerin Ham Veriye Etkisi
- Lesson 53: Data Parse
- Lesson 54: Algoritma Final ~ Tahmin Yapma Sistemi
Course content
- Lesson 1: Preview R Yükleme Adımları ve Hello Word
- Lesson 2: Değişkenlere Giriş
- Lesson 3: Değişkenlerle Temel Matematik İşlemleri
- Lesson 4: Preview Operatörler
- Lesson 5: While Döngüsü
- Lesson 6: For Döngüsü
- Lesson 7: Koşullar
- Lesson 8: Preview Vektörler
- Lesson 9: Vektör Yaratma ve Komut Sistemi
- Lesson 10: Fonksiyonlar
- Lesson 11: Factor Pivot ve Summary Fonksiyonları
- Lesson 12: Arrays
- Lesson 13: Modules
- Lesson 14: Preview Matrix Nedir
- Lesson 15: Matrix İşlemler
- Lesson 16: Matrix Manipüle
- Lesson 17: Preview Data Frame Nedir
- Lesson 18: Preview Çevireçler
- Lesson 19: Preview Veri Seti Yükleme
- Lesson 20: Preview Korelasyon
- Lesson 21: Preview Hızlı Fonksiyonlar
- Lesson 22: Hata Kodları
- Lesson 23: R Çalışma Dizini Mantığı ve Manipülasyonları
- Lesson 24: Plot Grafiği
- Lesson 25: Geom Point
- Lesson 26: GGPLOT ile Grafik Konumlandırma
- Lesson 27: Color Model
- Lesson 28: Derinlemesine Grafikler
- Lesson 29: Multi Grafikler
- Lesson 30: Geom Bars
- Lesson 31: Makine Öğrenmesi Nedir
- Lesson 32: Regresyon Nedir
- Lesson 33: Regresyon Doğrusu Cep Telefonu Fiyat Endeksi
- Lesson 34: Ev Kira Endeksi Algoritması
- Lesson 35: Kirayı Tahmin Et
- Lesson 36: Karar Ağaçları
- Lesson 37: Makine Öğrenmesi ile Diyabet Olma Olasılığını Hesapla
- Lesson 38: Ham veri Üzerine Diyabet Analizi
- Lesson 39: En Yakın Komşu Algoritması
- Lesson 40: KNN ile Köpek Cinsi Tahmin Algoritması
- Lesson 41: Genel Tekrar ve K Ortalama Algoritması
- Lesson 42: 2 Kümeli veri Analizi
- Lesson 43: Birliktelik Analizi
- Lesson 44: 2500 Kalemden Oluşan Market Fişi Oluşturma
- Lesson 45: Farklı Fişteki Verileri Tek Fişte Toplama
- Lesson 46: En Yüksek Oranda Satın Alınan Fiş Miktarını Bulma
- Lesson 47: Apriori Algoritması
- Lesson 48: Final Uygulaması
- Lesson 49: Bayes Algoritması
- Lesson 50: Reel Data ile Bayes
- Lesson 51: Hatalı verileri Manipüle Etme
- Lesson 52: Hatalı Verilerin Ham Veriye Etkisi
- Lesson 53: Data Parse
- Lesson 54: Algoritma Final ~ Tahmin Yapma Sistemi