🧠 Machine Learning Notebooks

Welcome to my collection of machine learning notebooks.
This repository includes a variety of ML projects I’ve worked on while studying and practicing data science and machine learning.

The notebooks cover:

• Data cleaning and exploration
• Classification, regression, and clustering algorithms
• Model evaluation and comparison
• Real-world datasets from domains such as health, marketing, entertainment, and more
• Experiments with different ML libraries (e.g. Scikit-learn, XGBoost, CatBoost)

This repo will be updated regularly as I learn and build more projects.

🚀 Technologies Used

• Python 🐍
• Jupyter Notebook
• Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn
• Scikit-learn, XGBoost, CatBoost

---

🇹🇷 Makine Öğrenmesi Not Defterleri

Bu depo, makine öğrenmesi üzerine yaptığım çeşitli projeleri içermektedir.
Veri bilimi öğrenme sürecim boyunca gerçekleştirdiğim analiz, modelleme ve deneysel çalışmaları bu not defterlerinde toplamaktayım.

Not defterlerinde yer alan konular:

• Veri temizleme ve keşifsel veri analizi
• Sınıflandırma, regresyon ve kümeleme algoritmaları
• Model karşılaştırma ve değerlendirme
• Sağlık, pazarlama, eğlence gibi farklı alanlara ait veri kümeleri
• Scikit-learn, XGBoost, CatBoost gibi çeşitli ML kütüphaneleriyle uygulamalar

Öğrendikçe ve projeler geliştirdikçe bu repo güncellenmeye devam edecek.

🛠️ Kullanılan Teknolojiler

• Python
• Jupyter Notebook
• Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn
• Scikit-learn, XGBoost, CatBoost

---

You can find more of my work on my GitHub profile or my ML organization.

This repository will be continuously updated with new projects and notebooks as I advance in machine learning.

🧡 Feel free to explore, fork, and share feedback — Her türlü geri bildirime açığım!