| Hafta | Teori Konu Başlıkları |
|---|---|
| 1 | Makine Öğrenmesine Giriş |
| 2 | KNN ile Tahmin ve Sınıflandırmada Hata Kavramı |
| 3 | Regresyon Modelleri ile Tahmin ve Hata Kavramları: RMSE, MAE |
| 4 | R'da Uygulamalar |
| 5 | Ridge-Lasso-ENET ile Düzenlileştirme ve Variance-Bias |
| 6 | Lojistik Regresyon, ROC Eğrisi |
| 7 | R'da Uygulamalar |
| 8 | VİZE HAFTASI |
| 9 | Ağaç Temelli Algoritmalar |
| 10 | MARS |
| 11 | Öznitelik Seçimi |
| 12 | Naive Bayes |
| 13 | Destek Vektör Makineleri |
| 14 | Dengelenmemiş Veri Setlerine Çözümler |
| Hafta | Uygulama Konu Başlıkları |
|---|---|
| 1 | R'a Giriş |
| 2 | KNN |
| 3 | Basit Doğrusal Regresyon |
| 4 | Çoklu Doğrusal Regresyon |
| 5 | Ridge Lasso ENET |
| 6 | Lojistik Regresyon |
| 7 | R'da Uygulamalar |
| 8 | VİZE HAFTASI |
| 9 | Ağaç Temelli Algoritmalar |
| 10 | Ağaç Temelli Algoritmalar |
| 11 | MARS |
| 12 | Destek Vektör Makineleri |
| 13 | Naive Bayes |
| 14 | Kümeleme |
