Відео

Burada naçizane güven aralıklarıyla (49:10) ilgili bir yorumu düzeltmek istedim: Eğer biz örnek olarak 0.5 < b1 < 0.9 gibi bir güven aralığı kurarsak bu güven aralığı 1 - alfa oranında gerçek beta parametresini içerir diyemeyiz. Çünkü biz bir kere güven aralığı oluşturduğumuzda anakütledeki gerçek beta katsayısı bu güven aralığının ya arasındadır ya da değildir. Yani 0-1 durumu söz konusudur. Burada %95 olasılık mevzusu ise şöyle yorumlanabilir: Biz yinelenen örneklemlerde n tane benzer güven aralığı oluşturduğumuzda bu n tane güven aralığının %95'inde (0.95*n) gerçek beta katsayısını ilgili aralıkta içeririz demeliyiz. Yani 100 farklı birbirinden bağımsız örneklem ile bunu tekrarlasak ve atıyorum beta1 için yukarıda bahsettiğim gibi spesifik bir aralık çıkartsak bunların 95 tanesinde gerçek beta katsayısının ilgili aralıkta olmasını bekleriz. Saygılar

Harika olmuş hocam elinize sağlık.

Merhabalar 46:47 ders sonunda söyleyeceğiniz yayınları söyleyebilir misiniz

Siz bir efsanesiniz. Şapka çıkartıyorum. Kimse işin matematiğini anlatmıyor. Bu algoritmaları ntemelini bilmeden kullanan o kadar fazla ki....

hocam teşekkür ederim. kanalinizi yeni keşfettim.. takipteyim..

Hocam konu Anlatminiz şüphesiz harika ama Makina öğrenmesini anlayabilmek için çok ciddi bir Matematik bilgisine ihtiyacımız varmi? Hep böyle formüller üzerindenmi gidicez? Kodlama dediğimiz olay bumudur ?

İnanılmaz kıymetli dersler. Çok teşekkür ederiz.

emeginize saglik tesekkurler :)

İzlediğim en iyi ml eğitimiydi çok teşekkürler

Emeğinize sağlık, çok faydalı bir anlatım ...

Emeğinize sağlık. Burada yeşil ile gösterilen fonksiyon yani model (eğitim verisine riayet ederek öğrenmiş model) aslında ezberci bir model :) olmuş. konunun daha iyi anlaşılabilmesi açısından böyle bir yorum yapmak istedim. video için tşkler.

Mükemmel bir anlatım akıcı bir ilim ağzınıza bilginize sağlık doktora tezimde çok faydalandım...

Makine öğrenmesinde böyle kaliteli bir türkçe anlatım başka bir yerde bulamazsınız. Hocam ağzınıza sağlık

Başta İlker hoca olmak üzere katkısı olan herkese çok teşekkürler

Merak ettiğim konu şu. Makine öğrenmesini öğrenen birisinin nasıl para kazanacağı. Hayatı idame ettirmek için. Ben evde bi geliştiriciyim mesela. Bu nasıl olacak?

14.00 deki bölge R2 hocam.

Hocam lutfen by tarz paylasimlara devam edin.

muazzam bir kaynak olmuş çok teşekkür ederim. Emeğinize sağlık.

Ilker hoca idol

Harika bir anlatı. Fiziksel olarak gördüğümde tam olarak ne yaptığımızı anladım. 00:24:00

Teşekkürler hocam.

gayet akıcı ve anlaşılır bir şekilde anlatıyorsunuz. teşekkür ederim

hocam güzel anlatmışsınız ,faydalı olacaktır teşekkürler

спасибо большое

hocam test error = var + var(E)+bias^2 formülündeki var ve var(E) arasındaki fark nedir ?

Hocam merhaba oncelikle emekleriniz icin tesekkurler. Utku beyin uygulamali dersine nasıl ulasabilirim acaba? Yardimci olursaniz sevinirim. Tesekkurler

Emeğinize sağlık hocam, çok güzel bir anlatım olmuş. Uygulama derslerinin videoları da var mı?

hocam mukemmelsiniz 👍👍👍

teşekkürler hocam çok kaliteliydi. emeğinize sağlık

Hocam harikasınız, harika bir anlatim tarzınız var

Bu video serisi için kendi adıma teşekkür ediyorum.

ya veri setimiz belleğe sığmaz ise ?

python uygulamalarına ulaşabiliyor muyuz?

Ben matematik köyündeydim. Şimdi burdan devam ediyorum. :)

Hocam bu video serisini buradan paylaştığınız için çok teşekkür ederim. Destek Vektör Makinelerinin çoklu sınıflandırmasına alternatif bir yöntemden bahsetmişsiniz. Bunun ile ilgili bir makale olduğunu söylemişsiniz fakat videoda ve ders notlarında bu makalenin ne olduğu belirtilmemiş. Rica etsem o makalenin ismini paylaşabilir misiniz? Tekrar teşekkürler, iyi çalışmalar.

41:10 hocam çok tercih edilenin cross validation olduğunu mu söylediniz

elinize sağlık güzel bir sunum olmuş.

Hocam emekleriniz için çok teşekkürler, dersleriniz oldukça anlaşılır ve detaylı. Uygulama derslerinin de videolarını ekleyecek misiniz?

tanjant hiperbolik -1 ile 1 arasındadır, sigmoid fonksiyonu 0 ile 1 arasındadır. Güzel bir seri olmuş, teşekkürler.

4 senede öğrendiklerimi 4 derste anlattınız hocam. Harikasınız... Keşke bizim öğrencilik dönemimizde de youtube' da böyle dersler olsaydı. Bu kanal çok değerli.

Hocam çok değerli bir çalışma olmuş. Katılamadığı için pişman olanlara ikinci bir şans vermiş oldunuz. Emeğinize sağlık.

Karantinada da iyi gidiyor valla dersler. Su gibi akıyor

güzel

çok acil katıl butonu

Классно, если вы хотите научиться машинному обучению, этот канал отличный, советую всем, кто хочет его изучат...

Hocam merhabalar. Bias ve Variance konusunu hangi derste islediniz acaba?

Спасибо большая

замечательная !!!

Супер всем советую

Hocam 11:06 4. aşamaya geçerken 3. aşamadaki 2. terimi neden yoksaydık