Veri Bilimi
- 241 Lojistik regresyon ile ikili sınıflandırma nasıl kurulur ve yorumlanır?
- 242 Sınıf dengesizliği (imbalanced) ile baş etme: class weight, SMOTE, focal loss
- 243 Eğitim–doğrulama–test ayrımı ve cross-validation stratejileri
- 244 Veri sızıntısı (data leakage) nedir, nasıl önlenir?
- 245 Kategorik değişken kodlama: one-hot, target ve ordinal encoding
- 246 Özellik seçimi: filtre, sarmalayıcı ve gömülü yöntemler
- 247 Özellik ölçekleme: standardizasyon, normalizasyon ve robust scaler farkları
- 248 Aykırı değer (outlier) tespiti için IQR ve Z-skoru nasıl kullanılır?
- 249 Eksik veri (missing values) nasıl tespit ve impute edilir?
- 250 Pandas groupby ve pivot işlemleriyle özet tablo nasıl oluşturulur?
- 251 Pandas ile veri çerçevesi (DataFrame) temel işlemleri
- 252 Jupyter Notebook en iyi uygulamaları: dosya yapısı ve yeniden üretilebilirlik
- 253 Python mu R mi? Veri bilimi için dil seçimi ve ekosistem karşılaştırması
- 254 Veri bilimi ile makine öğrenmesi arasındaki farklar nelerdir?
- 255 Veri bilimine başlangıç için yol haritası: hangi konulardan başlamalıyım?
- 256 Veri analizinde hangi istatistiksel dağılım modelleri kullanılır ve hangi durumlarda tercih edilir?
- 257 Makine learning algoritmaları hangi durumlarda kullanılır ve nasıl seçilir?
- 258 Makine öğrenmesinde transfer öğrenme algoritmaları hakkında en yeni gelişmeler nelerdir?
- 259 Veri analizinde outlier (aykırı değer) tespit yöntemleri nelerdir?
- 260 Futbolcuların performanslarını optimize etmek için hangi veri analiz yöntemleri kullanılır?