YZM212 Makine Öğrenmesi – Laboratuvar Ödevleri

Bu depo, YZM212 Makine Öğrenmesi dersi kapsamında yapılan laboratuvar ödevlerini içermektedir.

Depo Yapısı

├── 1.naiveBayes/
│   ├── gaussianNaiveBayesScikitLearn.ipynb
│   ├── naiveBayes.ipynb
│   └── Readme.MD
│
├── 2.LogisticRegression/
│   ├── LogisticRegressionScikitLearn.ipynb
│   ├── logisticRegressionBayes.ipynb
│   └── Readme.MD
│
├── 3.EigenVectorsValues/
│   ├── EigenVectorsValues.ipynb
│   └── Readme.MD
│
├── .gitignore
├── README.md
└── requirements.txt

Ödevler

1. Naive Bayes

Gaussian Naive Bayes sınıflandırıcısının hem sıfırdan hem de Scikit-learn ile uygulanması.

2. Lojistik Regresyon

Lojistik regresyon modelinin Scikit-learn ve Bayes yaklaşımıyla karşılaştırmalı uygulaması.

3. Özdeğer ve Özvektörler

QR algoritması ile manuel özdeğer/özvektör hesaplama ve NumPy linalg.eig ile karşılaştırma.

Kurulum

git clone <repo-url>
cd <repo-adı>
pip install -r requirements.txt

Gereksinimler

Tüm bağımlılıklar requirements.txt dosyasında listelenmiştir.

Lisans

Bu depo eğitim amaçlıdır.