Bilgisayar Öğretmeninden R ile Makine Öğrenmesi Temelleri
Description:
R, istatistiksel hesaplama ve grafikler için yaz?l?m ortam? olup ayn? zamanda programlama dilidir. R Foundation taraf?ndan desteklenen ve GNU Tasar?s?n?n parças? olan bir özgür yaz?l?md?r. Yeni Zelanda Auckland Üniversitesinden Ross Ihaka ve Robert Gentleman taraf?ndan ortaya ç?kar?lan[2] R, hâlihaz?rda R Geli?tirme Çekirdek Ekibi taraf?ndan geli?tirilmektedir. S programlama diline benzeyen R, S'nin uyarlamas? olarak de?erlendirilebilir.
?statistikî yaz?l?m geli?tirme için istatistikçiler aras?nda de fakto standart haline gelen R, istatistikî yaz?l?m geli?tirme ve veri analizi alan?nda kullan?lmaktad?r.[3]
R'nin kaynak kodlar? GNU Genel Kamu Lisans? alt?nda olup de?i?ik i?letim sistemlerinde kullan?labilir durumdad?r. R, komut sat?r? arayüzü kullan?yor olsa da de?i?ik grafik kullan?c? arayüzleri de bulunmaktad?r.
R, çok geni? istatistiki (do?rusal ve do?rusal olmayan modelleme, klasik istatistik testleri, zaman serileri analizi, s?n?fland?rma, kümeleme ve di?er) ve grafik çizim teknikleri sunmaktad?r. R de, S gibi tam anlam?yla programlama dili olarak tasarlanm?? olup kullan?c?ya yeni fonksiyonlar tan?mlayarak ek özellikler geli?tirme imkân? sunmaktad?r. Baz? önemli farkl?l?klar olmas?na ra?men S için yaz?lan kodlar aynen R'de de çal???r. R sisteminin büyük ço?unlu?u ayn? dille yaz?ld???ndan kullan?c?n?n yap?lan algoritmik seçimleri takip etmesi kolayla?maktad?r. Yo?un hesaplamalar gerektiren görevler için C,C++ ve Fortran kodu çal??ma zaman?nda ba?lan?p çal??t?r?labilmektedir. ?leri düzey kullan?c?lar R nesnelerinin manipülasyonu için C kodu yazabilirler.
R, kullan?c?lar?n ekledi?i özel fonksiyonlar veya çok özel ara?t?rma alanlar?na ait paketlerle oldukça geli?tirilebilirdir. S dilinin miras?ndan dolay? R, di?er birçok istatistiki hesaplama dilinden daha kuvvetli bir nesneye yönelik programlama kabiliyetine sahiptir.
R'nin bir di?er güçlü yönü matematiksel sembolleri de içeren yay?n kalitesinde grafikler çizebilen grafik imkânlar?d?r. R'nin ister çevrimiçi ister bask? amaçl? kullan?labilen çok geni? içerikli LaTeX benzeri belgelendirme imkân? vard?r.
> x <- c(1,2,3,4,5,6) # x s?ral? 6'l?s? olu?tur
> y <- x^2 # y x'in elemanlar?n?n karelerinden olu?sun
> mean(y) # y'nin aritmerik ortalamas?
[1] 15.16667
> var(y) # Örnek varyans?n? hesapla
[1] 178.9667
> summary(lm(y ~ x)) # y'nin x'e ba??ml? do?rusal regresyon modeli
Call:
lm(formula = y ~ x)
Residuals:
1 2 3 4 5 6
3.3333 -0.6667 -2.6667 -2.6667 -0.6667 3.3333
Coefficients:
Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
(Intercept) -9.3333 2.8441 -3.282 0.030453 *
x 7.0000 0.7303 9.585 0.000662 ***
---
Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1
Residual standard error: 3.055 on 4 degrees of freedom
Multiple R-squared: 0.9583, Adjusted R-squared: 0.9478
F-statistic: 91.88 on 1 and 4 DF, p-value: 0.000662
> par(mfrow=c(2, 2)) # 2x2 lik çizim alan? olu?tur
> plot(lm(y ~ x)) # Regresyon modelinin tan?sal grafikleri