Makine öğrenmesi çalışmalarında şimdiye kadar hep R kullanmıştım. Scikit ve Tensorflow hakkında kaggle’daki istatistikleri görünce biraz da Python’a dair eğilimle, Scikit kullanmaya karar verdim. Direkt Scikit öğrenmek R’dan sonra karmaşık geldiği için, Numpy ve Pandas dokümantasyonları inceleyip bir kaç deneden sonra “Hands-On Machine Learing” kitabını keşfettim. Kitap kitap değil hazine mübarek. Anlatım güzel olmakla birlikte yazarının derin bilgisi yüzünden resmen bilgi pompalıyor. Bu yüzden biraz zorluyor.

2017-12-01 21_16_54-Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow_ Concepts, Tools, and.png

Ben de hem kendim denemek hem de İngilizce ile arası iyi olmayan veri bilimci adayları için örnekleri ekstra açıklamalı olarak yeniden kurguladım. Şu linkte kodlarını ve yazdığım yorumları açıkça paylaştığım kod deposu (repository) var.

Link şurada.

İlgilenenlerin işine yarayacağını umuyorum.

Yorumlarınızı, katkılarınızı, sorularınızı memnuniyetle beklerim.

Son bir not benim gibi R’cılar için, Scikit ile R Caret arasında basit bir mukayese:

Scikit-in R’dan farkı

Daha önce makine öğrenme algoritmalarını daha çok R ile denemiştim. Python ve Scikit kullanımında en çok dikkat ettiğim özellikler şunlar. İşte tecrübe:)

Scikit’in artıları:

R’ın artıları:

Her ikisinde de mevcut olanlar: