Bölüm 02 - Veri Yapılarından Eleman Seçimi
Bölüm 03 - Matematiksel İşlemler ve Vektörler
Bölüm 04 - Tarih ve Zaman Türündeki Veriler
Bölüm 05 - Vektörlerde İstatistiksel İşlemler
Bölüm 06 - R'da Veri Türleri
Bölüm 08 - Tidyverse "dplyr" İle Veri Manipilasyonu
Bölüm 09 - Fonksiyonel Programlama ve Programalama Prensipleri
Bölüm 10 - Veri Görselleştirme
Bölüm 12 - Istatistiksel Veri Analizi II - Örneklem, Değişken ve Varsayımlar
12.10 - Istatistik II - 10 - Merkezi Limit Teoremi.R
12.2 - Istatistik II - 1 - Bernouille Dağılımı.R
12.3 - Istatistik II - 3 - Poisson Dağılımı.R
12.3 - Istatistik II - Binom Dağılımı.R
12.4 - Istatistik II - 4 - Hipergeometrik Dağılım.R
12.5 - Istatistik II - Uniform Dağılımı.R
12.6 - Istatistik II - Üstel (Exponential) Dağılım.R
12.8 - Istatistik II - Normal Dağılım .R
12.9 - Istatistik II - 9 - Standart Normal Dağılım.R
Bölüm Kodları - Istatistiksel Veri Analizi II - Örneklem, Değişken ve Varsayımlar.zip
Bölüm 13 - İstatistiksel Veri Analizi III - Örnekleme ve Örneklem Testleri
Bölüm 14 - İstatistiksel Veri Analizi IV - Varyans Analizi
Bölüm 15 - Korelasyon Testleri ve Kovaryans
Bölüm 16 - Veri Modelleme Aşamaları ve Veri Ön İşleme
Bölüm 18 - Makine Öğrenmesi II - Regresyon Modelleri
Bölüm 19 - Makine Öğrenmesi III - Logistic ve Multinomial Logistic Regresyon
Bölüm 20 - Makine Öğrenmesi IV - Support Vector Machine (SVM)
Bölüm 21 - Makine Öğrenmesi V - Karar Ağaçları : Decision Trees (CART)
Bölüm 22 - Makine Öğrenmesi VI - Neural Networks : Yapay Sinir Ağları
Bölüm 23 - Makine Öğrenmesi VII - Kümeleme | Clustering - K-Means
Folders and files Name Name Last commit message
Last commit date
parent directory
View all files
You can’t perform that action at this time.