C ile Sıfırdan Machine Learning: Supervised Learning Temelleri

Python ve Scikit-Learn kullanırken algoritmaların altında neler olduğunu hiç merak ettin mi? Machine Learning From Scratch in Pure C Module I tam olarak bunu gösteriyor: saf ANSI C'de lineer regresyon, K-Nearest Neighbors ve model validasyonu.

Bu ders serisinde her algoritma kendi başına, hiçbir harici kütüphane olmadan yazılmış. Ordinary Least Squares (OLS), Euclidean uzaklık hesaplamaları, 2x2 matris determinantları, hepsi elle yapıyorsun. Böyle çalıştığında mean deviations, gradient descent güncellemeleri ve Laplace dağılımları soyut kalmıyor, somut matematik haline geliyor.

Lab 01'de basit lineer regresyon ile başlarsın. İki değişken arasındaki ilişkiyi OLS yöntemiyle buluyorsun. Lab 02'de birden fazla özellik (feature) ekleniyor ve kapalı formlu çözüm (closed-form solution) yazıyorsun. Lab 03'te ise KNN'nin temelini, Euclidean mesafe ve komşu bulma mantığını, kodluyorsun.

Kodu kendin yazman gerektiği için, sınav döneminde ya da teknik görüşmelerde hızlıca yazabilecek duruma geliyorsun. Özellikle embedded systems, siber güvenlik ya da düşük seviye sistem programlaması yapacaksan, bu tür matematiksel temelleri C'de bilmek çok faydalı. Kütüphanelerin arkasındaki mantığı anlamak, sonra Python'da daha etkili kod yazmanı sağlıyor.