statistik usullar va ularning xususiyatlari

DOCX 10 стр. 678,5 КБ Бесплатная загрузка

10 стр.

FaylHub.uz

Скачать через Telegram

Размер 678,5 КБ

Тип файла DOCX

Страницы 10

Обновлено Дек 2025

Предварительный просмотр (5 стр.)

Прокрутите вниз 👇

1 / 10

2-mavzu: mashinali o’qitish. mashinali o’qitish algoritmlari reja: statistik usullar va ularning xususiyatlari mashinali o’qitish nima? o’qitish masalasi mashinali o’qitish algoritmlari · supervised o’qitish · unsupervised o’qitish data set (ma’lumotlar to’plami) nima? scipy paketida mashinali o’qitish qo’llanilishi sun’iy intellekt uchun statistik usullar hozirgi kunda sun’iy intellekt algoritmlari va dasturlarini ishlab chiqishda an’anaviy statistik usullardan foydalanilmoqda. berilgan to’plamlar qiymatlari asosida regressiya va chiqizli interpolyatsiya usullaridan foydalanib kelingan. quyida mavjud statistik usullar keltirilgan bo’lib, bular hozirgi kunda si algoritmlari va dasturlarini ishlab chiqishda keng foydalanib kelinmoqda: · regressiya · sinflashtirish · klasterlash · ehtimollar nazariyasi · qoidalar daraxti mashinali o’qitish mashinali o’qitish (machine learning) – bu kompyuterni dasturlashning yangi yo’nalishi bo’lib, dasturning ma’lumotlarni o’qib olish va shu ma’lumotlar asosida o’rganish xususiyatiga ega bo’lishidir. [mashinali o’qitish] kompyuterning ma’lumotlarni o’qib olish asosida xususiyatlarni o’rganish qobiliyatidir - arthur samuel, 1959 a dastur bu e tajriba asosida t masalani yecishda p samaradorlik o’lchovi bilan yaratiladi, va t …

2 / 10

ash. · algoritmni ishlab chiqish va baholash (testlash). · natijaviy ma’lumotlar aniqligini oshirish. · yakuniy natijani (ishlab chiqilgan model) taqdim qilish. mashinali o’qitish turlari supervised learning o’qituvchili o’qitish (supervised learning) – bu modelni xususiyatlari aniq bo’lgan ma’lumotlar bilan o’qitish. bunday turdagi o’qitish usullariga regressiya va sinflashtirish masalalarini misol keltirish mumkin. bunda xususiyatlari aniq deganda kiruvchi va chiquvchi parametrlar mavjud bo’lishi nazarda tutiladi. modelni o’qitishda foydalaniladigan ma’lumotlar odatda ikkita qismga ajratiladi va ular 80:20 nisbatda olinadi. ya’ni ma’lumotlarning 80% o’qitiluvchi ma’lumot va qolgan 20% esa modelni testlovchi ma’lumot bo’lib xizmat qiladi. o’qitish jarayonida model kiruvchi va chiquvchi ma’lumotlarning 80% dan foydalanadi va modelni o’qitish faqat ushbu ma’lumot orqali amalga oshiriladi. 7.1-rasm. supervised learning ning turlari 7.2-rasm. supervised learning ning sinflashtirish masalasiga misol regressiya nima? regressiya bu – ma’lumotlarni intellektual tahlil qilish usullaridan biri bo’lib, obyekt yoki jarayonga tegishli o'zgaruvchilar o'rtasidagi o'zaro bog'liqlikni baholash uchun statistik jarayonlar to'plami hisoblanadi. regression tahlil chiziqli …

3 / 10

a g() – model θ0 va θ1 – model parametrlari 7.3-rasm. chiziqli regressiyaga misol regressiyaga misol (python muhitida) regressiyaga misol (nochiziqli) sinflash va klasterlashga misol o’qituvchili o’qitish algoritmlari linear regression nearest neighbor gaussian naive bayes decision trees support vector machine (svm) random forest ma’lumotlar to’plami (data set) data set - bu o’qitish uchun kerakli bo’lgan ma'lumotlar to'plamidir. boshqacha aytganda, ma'lumotlar to'plami ma'lumotlar bazasi jadvalining yoki bitta statistik ma'lumotlar matritsasining qiymatlarini hisoblanib, bunda jadvalning har bir ustuni ma'lum o'zgaruvchini yoki parametr (x1,x2, ,xn) qiymatini ifodalasa, har bir satr esa berilgan parametrlar asosidagi obyekt qiymatiga (x1,x2, ,xn) to'g'ri keladi. machine learning loyihalarida biz o'quv ma'lumotlari to'plamidan (training data set) foydalanamiz. bu turli xil harakatlarni bajarish uchun modelni o’qitish uchun ishlatiladigan haqiqiy ma'lumotlar to'plami hisoblanadi. mashinani o’qitish jarayonida va modelning to’liq ishlashini ta’minlash maqsadida quyidagi ma’lumotlar to’plami turlaridan foydalaniladi: · o’qituvchi to’plam, o’quv tanlanma (training set); · validatsiya to’plami (validation set); · testlash …

4 / 10

qabul qilish uchun kerakli xususiyatlar ajratib olinadi. (misol uchun rasmda “olma” tasvirlanganligini belgilab beruvchi xusisyatlar). 7.4-rasm. dastlabki ishlov berish jarayoni unsupervised learning o’qituvchisiz o’qitish (unsupervised learning) – bu mashinani o’qitish usulidan biri bo’lib, bunda modelni oldindan aniq bo’lgan ma’lumotlar bilan o’qitish amalga oshirilmaydi, aksincha obyekt parametrlarini (ma'lumotlarni) toppish uchun modelga o'z ustida ishlashga imkon yaratib beriladi. supervised learning usuliga qaraganda murakkab usul hisoblanadi va bashoratlash jarayoni avtomatik lekin noaniqroq bo’lishi mumkin. unsupervised learning usulida asosan “klasterlash” masalasi yechiladi. 7.5-rasm. unsupervised learning ga misol unsupervised learning: “klasterlash” unsupervised learning turlari · clustering · hierarchical clustering · k-means clustering · k-nn (k nearest neighbors) · principal component analysis · singular value decomposition · independent component analysis artificial intelligance with ml image3.jpeg image4.jpeg image5.jpeg image6.jpeg image7.jpeg image8.jpeg image9.png image10.jpeg image11.jpeg image12.jpeg image13.jpeg image14.jpeg image15.jpeg image16.png image1.jpeg image2.jpeg

5 / 10

statistik usullar va ularning xususiyatlari - Page 5

Хотите читать дальше?

Скачайте все 10 страниц бесплатно через Telegram.

Скачать полный файл

О "statistik usullar va ularning xususiyatlari"

2-mavzu: mashinali o’qitish. mashinali o’qitish algoritmlari reja: statistik usullar va ularning xususiyatlari mashinali o’qitish nima? o’qitish masalasi mashinali o’qitish algoritmlari · supervised o’qitish · unsupervised o’qitish data set (ma’lumotlar to’plami) nima? scipy paketida mashinali o’qitish qo’llanilishi sun’iy intellekt uchun statistik usullar hozirgi kunda sun’iy intellekt algoritmlari va dasturlarini ishlab chiqishda an’anaviy statistik usullardan foydalanilmoqda. berilgan to’plamlar qiymatlari asosida regressiya va chiqizli interpolyatsiya usullaridan foydalanib kelingan. quyida mavjud statistik usullar keltirilgan bo’lib, bular hozirgi kunda si algoritmlari va dasturlarini ishlab chiqishda keng foydalanib kelinmoqda: · regressiya · sinflashtirish · klasterlash · ehtimollar...

Этот файл содержит 10 стр. в формате DOCX (678,5 КБ). Чтобы скачать "statistik usullar va ularning xususiyatlari", нажмите кнопку Telegram слева.

Теги: statistik usullar va ularning x… DOCX 10 стр. Бесплатная загрузка Telegram