fb2 Ekonometride Büyük Veri ve Makine Öğrenmesi (Temel Kavramlar) - Online indir

XML tabanlı FB2 Rusya'da yaşama başladı. E-kitap koleksiyoncuları arasında, meta verileri indirme dosyasında Ekonometride Büyük Veri ve Makine Öğrenmesi (Temel Kavramlar) saklayabildiği için yaygındır. Ayrıca, diğer biçimlere dönüştürme kolaylığı nedeniyle yaygın olarak bir depolama biçimi olarak kullanılır. FB2, Ekonometride Büyük Veri ve Makine Öğrenmesi (Temel Kavramlar) tarafından Ekonometride Büyük Veri ve Makine Öğrenmesi (Temel Kavramlar) adlı kitabın her bir öğesini tanımlayan ve öncelikle kurguya yönelik XML içerir. FB2 dosyaları Windows, macOS ve Linux için çeşitli e-kitap okuyucuları tarafından görüntülenebilir. FB2 dosya biçimi kitabın görünümü yerine yapısını tanımlar. Bu, diğer biçimlere dönüştürme ve ücretsiz Ekonometride Büyük Veri ve Makine Öğrenmesi (Temel Kavramlar) indirme için kullanışlı hale getirir. Biçim, basit anlamsal işaretleme, meta verileri gömme, Unicode ve yerleşik biçimlendirme ile ayırt edilir. Bu biçim, tüm cihazlarla ve biçimlerle uyumluluk sağlamak üzere tasarlanmıştır. FB2'nin özelliği, fb2'nin donanıma bağlı olmaması ve herhangi bir kağıt boyutuna sahip olmamasıdır, FB2'de herhangi bir yerde hiçbir ölçü birimi belirtilmez - piksel, nokta veya boyut. Ekonometride Büyük Veri ve Makine Öğrenmesi (Temel Kavramlar) Ebru Çağlayan Akay .Fb2 dosyasından alınan metnin nasıl görüneceği, bu biçimin görüntüleme programının ayarlarına veya dosyayı başka bir biçime dönüştürürken belirtilen parametrelere bağlıdır. Bu formatın dezavantajı, ders kitapları, referans kitaplar ve bilimsel yayınlar için anlamlılık eksikliğidir (hatta “sanat kitabı” adı bundan söz eder). Biçimdeki metnin karmaşık bir düzeni, numaralı ve madde işaretli listeler ve diğer özel araçlar için destek yoktur. Tanınmış e-kitapların birçoğu FB2'yi yalnızca harici yazılım aracılığıyla destekler; PocketBook ve ABC gibi Sovyet sonrası ülkelerden gelen gelişmeler başlangıçta FB2'yi okuyor.

Günümüzde büyük veri ve makine öğrenmesi algoritmaları yardımı ile elde edilecek sosyal ve ekonomik sonuçlara karşı ilgi giderek artmaktadır. Bunun nedeni olarak, sürekli bilgi üretilen çağımızda, büyük verilerin sosyal dünya hakkında önemli bilgi kaynağı olması gösterilebilir. Pek çok alanda yaygın kullanılmaya başlanan büyük veri ve makine öğrenmesi analizleri, kapsamı ve amacı farklı olmasına rağmen son yıllarda ekonometri alanında da dikkat çekmeye başlamıştır. Makine öğrenmesi algoritmalarının sosyal bilimler alanında kullanılması haklı olarak özellikle nedensellik açısından eleştiriler almaktadır. Son yıllarda bu alanda yapılan teorik ekonometrik çalışmalar incelendiğinde,  bunların temel noktalarının makine öğrenmesi algoritmalarında nedensellik özelliğinin ele alınması üzerine olduğu görülmektedir.Ekonometrik analizlerde büyük veri ve makine öğrenmesi algoritmalarından yararlanmak ve bu algoritmaları ekonometrik yöntemlerle birleştirmek, karmaşık olguları modellemek, analiz etmek ve zengin bilgi kaynaklarını sosyal bilimler için incelenecek modellere dahil etmek incelenen konu hakkında daha fazla bilgi edinilmesini sağlayabilir. Ekonometrik analizlerde büyük veri ve makine öğrenmesi algoritmalarından fayda sağlayabilmek için büyük veri kavramının net olarak ortaya konulması, diğer veri türlerinden farklılığının ele alınması, uygulamalarda bu tür veri kullanmanın avantaj ve zorluklarının detaylı olarak incelenmesi, makine öğrenmesi algoritmalarının amacı, hedefleri ve kullanılma şekillerinin iyi anlaşılması oldukça önemlidir.Bu kitapta büyük veri ve makine öğrenmesi ile ilgili temel kavramlar ele alınmıştır. Regresyon açısından denetimli makine öğrenmesi yöntemleri incelenmiş, sınıflandırma yöntemleri çalışma dışı bırakılmıştır. Doğrusal, Daraltıcı, Doğrusal Olmayan, Parametrik Olmayan Regresyon ve Regresyon Ağaçları konuları kitapta yer almaktadır. Son bölümlerde ise Yüksek Boyutlu Modeller ve Hibrid Modeller kısaca ele alınmıştır. Ekonometride büyük veri ve makine öğrenmesine giriş niteliğinde olan bu kitapta açıklanan makine öğrenmesi yöntemlerinin çoğunun R programı uygulamaları basit örneklerle açıklanmıştır. Ürünün baskısı görseldeki ile farklılık gösterebilir.