• Buradasın

    Optimizasyon yöntemleri ve Matlab Python R uygulamaları PDF?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    "Optimizasyon Yöntemleri ve Matlab, Python, R Uygulamaları" kitabını PDF formatında aşağıdaki kaynaklardan indirebilirsiniz:
    1. PDFArsiv.com: Nurhan Karaboğa'nın "Optimizasyon Yöntemleri ve Matlab Uygulamaları" kitabını PDF olarak indirebilirsiniz 2.
    2. Nobel Akademik Yayıncılık: Kitabın PDF formatına yayınevinin resmi web sitesinden erişebilirsiniz 3.
    5 kaynaktan alınan bilgiyle göre:

      Yanıtı değerlendir

      5 kaynak

      1. docs.google.com
        1
      2. pdfarsiv.com
        2
      3. github.com
        3
      4. nobelyayin.com
        4
      5. turcademy.com
        5

    Konuyla ilgili materyaller

    R ve Python arasındaki fark nedir?

    R ve Python arasındaki temel farklar şunlardır: - Kullanım Alanı: Python, genel amaçlı bir programlama dili olup, web geliştirme, otomasyon, makine öğrenimi ve veri analizi gibi geniş bir kullanım alanına sahiptir. - Kütüphane Desteği: Python, NumPy, Pandas, Matplotlib ve Scikit-learn gibi güçlü kütüphaneler sunarken, R, ggplot2 ve plotly gibi kütüphanelerle veri görselleştirmede daha güçlüdür. - Öğrenme Eğrisi: Python, basit sözdizimi ve geniş topluluk desteği sayesinde yeni başlayanlar için daha kolay öğrenilebilir. - Topluluk ve Ekosistem: Python, daha geniş bir kullanıcı tabanına ve kapsamlı dokümantasyona sahipken, R, akademik ve araştırmacı kullanıcılar arasında daha yaygındır.
    5 kaynak

    Matlab ve Python ile optimizasyon nedir?

    Matlab ve Python ile optimizasyon, bu programlama dillerinin çeşitli kütüphaneleri kullanılarak yapılan en iyi çözümü bulma süreci anlamına gelir. Matlab'de optimizasyon için `fmincon` gibi fonksiyonlar kullanılır ve bu fonksiyon, bir amaç fonksiyonunun minimumunu bulmak için tasarlanmıştır. Python'da optimizasyon için ise `SciPy`, `CVXOPT`, `Pyomo` ve `Gekko` gibi kütüphaneler kullanılır.
    5 kaynak

    R ve Python'da optimizasyon nasıl yapılır?

    R ve Python'da optimizasyon farklı kütüphaneler ve yöntemler kullanılarak yapılır. Python'da optimizasyon için kullanılan bazı yöntemler ve kütüphaneler: - Profiling: Programınızın hangi bölümlerinin daha fazla zaman aldığını ve hangi fonksiyonların daha fazla bellek kullandığını anlamak için cProfile ve line_profiler gibi araçlar kullanılır. - NumPy ve SciPy: Optimizasyon algoritmaları için yaygın olarak kullanılan kütüphanelerdir. - TensorFlow ve PyTorch: Derin öğrenme ve yapay sinir ağı uygulamaları için kullanılan kütüphanelerdir. R'de optimizasyon için ise: - doğrusal programlama: PuLP kütüphanesi ile doğrusal programlama problemleri çözülebilir. - genetik algoritmalar: deap kütüphanesi ile genetik algoritma uygulamaları gerçekleştirilebilir.
    5 kaynak