classnotes
TeX Python Common Lisp Matlab Java R Other
Latest commit 66411c9 Feb 22, 2017 BB -
Permalink
Failed to load latest commit information.
app_math - Feb 14, 2017
calc_multi - Feb 11, 2017
chaos - Feb 7, 2017
compscieng - Jan 31, 2017
func_analysis - Jan 26, 2017
linear - Feb 16, 2017
ode - Feb 17, 2017
pde - Feb 9, 2017
stat - Feb 22, 2017
tser - Feb 21, 2017
vision - Feb 22, 2017
.gitignore - Dec 24, 2016
COPYING initial commit Aug 2, 2016
README.md - Nov 19, 2016
build.py - Aug 8, 2016
common.sty - Aug 10, 2016

README.md

Türkçe

ODE, Çok Değişkenli Calculus, Lineer Cebir, Hesapsal Bilim, İstatistik, Fonksiyonel Analiz video derslerinden, ya da ders kitaplarından alınan notların Latex ile yazılmış ve PDF olarak üretilmiş dosyaları burada bulunabilir. Matematik ve Uygulamalı Matematik hakkında yazılmış yazılarımız da var. Örnek Python kodları gerektiği yerde yazı içinde ya da onunla beraber aynı dizinde olacaktır.

Bu notlarda yazılanları takip etmek için önkoşul bilgiler şunlar:

  • Trigonometri
  • Tek Değişkenli Calculus
  • Modülo Matematiği
  • Cebir

Yani üniversite sınavına hazırlık için gereken konular (gerçi artık Calculus gerekiyor mu bilmiyorum, bir süre önce gerekmediğini duyduğumu hatırlıyorum, benim zamanımda gerekiyordu).

Kodlar, TeX

Linear Algebra

Diferansiyel Denklemler

Çok Değişkenli Calculus

Hesapsal Bilim

İstatistik, Yapay Öğrenim, Veri Analizi

Zaman Serileri ve Finans

Kısmi Diferansiyel Denklemler

Fonksiyonel Analiz

Yapay Zeka, Çetrefillik

Gayri Lineer Dinamik ve Kaos

Çoklu Bakış Açı Geometrisi

PDF

Lineer Cebir (Linear Algebra)

http://sayilarvekuramlar.blogspot.com/2015/12/lineer-cebir-linear-algebra.html

Diferansiyel Denklemler (Ordinary Differential Equations)

http://sayilarvekuramlar.blogspot.com/2015/12/diferansiyel-denklemler.html

Çok Değişkenli Calculus (Multivariable Calculus)

http://sayilarvekuramlar.blogspot.com/2015/12/cok-degiskenli-calculus-multivariable.html

Hesapsal Bilim (Computational Science)

http://sayilarvekuramlar.blogspot.co.uk/2015/12/hesapsal-bilim-computational-science.html

İstatistik, Yapay Öğrenim, Veri Analizi (Statistics, Machine Learning, Data Analysis)

http://sayilarvekuramlar.blogspot.co.uk/2015/12/istatistik-ve-veri-analizi.html

Zaman Serileri ve Finans (Time Series and Finance)

http://sayilarvekuramlar.blogspot.com/2015/12/zaman-serileri-ve-finans.html

Kısmi Diferansiyel Denklemler (Partial Differential Equations)

http://sayilarvekuramlar.blogspot.com/2015/12/kismi-diferansiyel-denklemler-partial.html

Fonksiyonel Analiz (Functional Analysis)

http://sayilarvekuramlar.blogspot.com/2015/12/fonsiyonel-analiz-functional-analysis.html

Yapay Zeka, Çetrefillik (AI, Computational Complexity)

http://sayilarvekuramlar.blogspot.com/2015/12/bilgisayar-bilim-yapay-zeka.html

Gayri Lineer Dinamik ve Kaos (Non-Linear Dynamics and Chaos)

http://sayilarvekuramlar.blogspot.com/2015/12/gayr-lineer-dinamik-ve-kaos-chaos-non.html

Çoklu Bakış Açı Geometrisi (Multiple View Geometry)

http://sayilarvekuramlar.blogspot.com/2015/12/coklu-baks-ac-geometrisi-multiple-view.html

Python

Dokümanların içinde görülen kod python/ipython ortamı içinden işletilebilir. ipython kurmak için

http://ipython.org/install.html

Kurulum olarak en acısız kurulum Anaconda üzerinden

http://continuum.io/downloads

Komut satırından [1] ipython başlatmak için

ipython notebook

kullanılabilir. Belgelerde görülen her bölümdeki kodlar kendi başına (bölümün dizini içinden) işleyebilecek şekilde ayarlanmıştır. Bu kodlar notların Github tex dosyalarından kopyalayarak alınabilir, ya da ayrı ayrı elle girilir. Eğer kodlar not defteri dışında, dosya bazlı, pür Python olarak işletilmek istenirse,

import numpy as np
import matploblib.pylab as plt

ibarelerini her script'in başına eklemek lazım. Bu durumda kodlar dosya.py gibi bir dosya içinde kaydedilir, ve python dosya.py ile komut satırından işletilir.

Kurulması gereken bazı Python paketleri (eğer Anaconda tarafından kurulmadıysa)

scikit-learn
pandas
numpy
scipy
statsmodels
arch
rpy2
cvxopt
sympy
nimfa
mahotas
pandas-datareader
astroML
lmfit==0.8.3
autograd==1.1.7

Python paket kurulumu Ubuntu Linux üzerinde conda install [paket ismi] ya dapip install [paket ismi] ile yapılabiliyor.

Eğer kod içinde import edilen bir paket / modül ustteki listeden değil ise, ve bu dahil (import) edilen kod parçası doküman içinde gösterilmiyor ise, o zaman bu kod çoğunlukla aynı ya da paralel bir dizinde .py dosyası olarak eklenmiştir (çünkü import func çağrısı func.py adlı bir dosyayı dahil eder). Bu dosyayı bulmak için bu Github projesinin alt dizinlerine bakmak yeterli. Mesela Zaman Serileri, Koentegrasyon yazısında pyconometrics adlı bir modülün import edildiğini görüyoruz. Bu dosya üstteki listedeki paket listesinden gelmiyor. Projenin alt dizinlerine bakıyoruz, tser/tser_coint altında pyconometrics.py adlı bir dosyayı görüyoruz. Gerekli kod burada.

Emacs Bağlantısı

Daha çetrefil bir kullanım, Emacs'te LaTeX doküman içinde iken Python kodlarını emacs-ipython adlı bir teknoloji üzerinden direk belge içinde işletmektir (arka planda ipython'a bağlanıyor, yani aynı temel yapı kullanılıyor). Bu durumda, emacs-ipython gereken tüm ipython ayarlarını kendisi yapıyor.

R

Bazen Python içinden R kütüphanelerini çağırmak gerekebiliyor. R ayrı bir dildir, ama Python içinden onun kütüphanelerini çağırabiliyoruz.

sudo apt-get install r-base-dev r-base python-rpy2

R kütüphanelerini R içinden kurmak lazım. Komut satırında R yazın, ve

install.packages("[kutuphane ismi"])

Bir servis / makina listesi gösteren menü çıkacak, bu menüden bir ülkeyi seçin, ve paket kurulacaktır. Bizim notlar için gereken paketler,

lme4
tseries
urca

[1] Komut satırı nedir? Windows üzerindeyseniz Start | All Programs | Accessories | Command Prompt ile başlatılır. Terminal usulü metin bazlı bir iletişim aracıdır - dir, ls gibi komutları vardır. Ubuntu üzerinde Applications | Accessories | Terminal ile başlatılabilir. Kodları ve dökümanları nereye açtıysanız, o dizine komut satırından cd [dizin ismi] ile gidebilirsiniz.

English

Here are lecture notes on ODE, Multivariate Calculus, Linear Algebra, Computational Science, Statistics, Functional Analysis written in Latex, in Turkish. There is also a small handbook of collected math, applied math articles. All necessary Python code and data is either in the document itself or included in the same directory as the article / classnote.

Anaconda is the suggested Python installation, and for the necessary side packages. If Anaconda is not used, the packages below need to be installed one by one, and we suggest conda install to do this, or pip install on the list above.

R

The R installation command for Ubuntu, as well as the R package installation command is shown above.

Blog

http://sayilarvekuramlar.blogspot.com

Latex Format

The format of these documents, fonts, the pseudocode look-and-feel was taken from Andrew Cotter's thesis called Stochastic Optimization for Machine Learning.

LICENSE

The code is licensed under GPL v3. See COPYING for details.