mashinani o'rganish uchun o'qitish algoritimlari: ridge regression

DOCX 18 sahifa 470,9 KB Bepul yuklash

18 sahifa

FaylHub.uz

Telegram orqali yuklab olish

Hajm 470,9 KB

Fayl turi DOCX

Sahifalar 18

Yangilangan Dek 2025

Sahifa ko'rinishi (5 sahifa)

Pastga aylantiring 👇

1 / 18

mavzu: nazorat ostida o’qitish algoritimlari. ridge regression mashinani o'rganish 90-yillarda artur samuel tomonidan " bu kompyuterga aniq dasturlashtirilmagan holda mustaqil ravishda o'rganish imkoniyatini beradigan o'rganish sohasi " deb ta'riflangan . bu bilimlarni qattiq kodlashsiz mashinalarga uzatishni anglatadi. "kompyuter algoritmi/dasturi p bilan o'lchanadigan t dagi topshiriqlar bo'yicha ishlashi e tajribasi bilan yaxshilansa, p unumdorlik ko'rsatkichidan va t vazifalarning ba'zi sinflari bo'yicha e tajribasidan o'rganishi aytiladi." tom m. mitchell. mashinani o'rganish asosan yangi ma'lumotlarga duch kelganda o'sishni va o'zgartirishni o'rganishi mumkin bo'lgan kompyuter dasturlarini ishlab chiqishga qaratilgan. mashinani o'rganish - bu ishlarni bajarish uchun o'z-o'zini o'rganish algoritmlarini o'rganish. u o'rganish algoritmi yordamida katta ma'lumotlarni tezroq qayta ishlay oladi. masalan, u vazifani bajarish, to'g'ri bashorat qilish yoki o'zini aqlli tutishni o'rganishga qiziqadi. nima uchun bizga mashinani o'rganish kerak: - ma'lumotlar kundan-kunga o'sib bormoqda va barcha ma'lumotlarni tezroq va aniqroq tushunish mumkin emas. ma'lumotlarning 80% dan ortig'i tizimli bo'lmagan, ya'ni audio, video, fotosuratlar, hujjatlar, …

2 / 18

asosan uchta toifaga bo'linadi, ular quyidagilardan iborat - mashinani o'rganish turlari 1. nazorat ostidagi mashg'ulotlar: - nazorat ostidagi o'rganish - bu algoritmlarni o'rgatish uchun etiketli ma'lumotlardan foydalaniladiganmashinani o'rganishning birinchi turinazorat ostidagi o'rganishda algoritmlar kirish va chiqish ma'lum bo'lgan etiketli ma'lumotlardan foydalangan holda o'qitiladi. biz ma'lumotlarni o'rganish algoritmiga xususiyatlar deb nomlangan kirishlar to'plami sifatida kiritamiz, x deb belgilangan va tegishli chiqishlar y bilan belgilanadi va xatolarni topish uchun haqiqiy ishlab chiqarishni to'g'ri chiqish bilan solishtirish orqali algoritm o'rgatiladi. keyin modelni mos ravishda o'zgartiradi. dastlabki ma'lumotlar ikki qismga bo'linadi. birinchi qism algoritmni o'rgatish uchun, ikkinchi qismi esa o'rganilgan algoritmni sinab ko'rish uchun ishlatiladi. nazorat ostidagi mashinalarni o'rganish nazorat ostidagi ta'lim teglar uchun qo'shimcha ma'lumotlar qiymatlarini bashorat qilish uchun ma'lumotlar naqshlaridan foydalanadi. ushbu usul odatda tarixiy ma'lumotlar kelajakdagi voqealarni bashorat qiladigan ilovalarda qo'llaniladi. misol: - u tranzaktsiyalar qachon firibgar bo'lishi mumkinligini yoki qaysi sug'urta mijozi da'vo arizasi berishini taxmin qilishi mumkin. nazorat ostidagi …

3 / 18

xonalar soni, joylashuvi, transport qulayligi, uyning yoshi, uyning maydoni kabi ma'lumotlarga asoslangan holda bashorat qilinadi. regressiya algoritmlarining turlari: - mashinani o'rganishda turli regressiya ilovalari uchun ishlatiladigan ko'plab regressiya algoritmlari mavjud. bu erda asosiy regressiya algoritmlaridan ba'zilari: 1.1.1. oddiy chiziqli regressiya: - oddiy chiziqli regressiyada biz bitta o'zgaruvchi bo'yicha ballarni ikkinchi o'zgaruvchidagi ballardan bashorat qilamiz. biz bashorat qilgan o'zgaruvchi mezon o'zgaruvchisi deb ataladi va y deb ataladi. biz bashorat qilish uchun asos bo'lgan o'zgaruvchi bashorat qiluvchi o'zgaruvchi deb ataladi va x deb belgilanadi. 1.1.2. ko'p chiziqli regressiya: - ko'p chiziqli regressiya regressiya texnikasi algoritmlaridan biri bo'lib, chiziqli regressiya tahlilining eng keng tarqalgan shakli hisoblanadi. bashoratli tahlil sifatida bir bog'liq o'zgaruvchining ikki yoki undan ortiq mustaqil o'zgaruvchilar bilan bog'liqligini tushuntirish uchun ko'p chiziqli regressiya qo'llaniladi. mustaqil o'zgaruvchilar doimiy yoki kategorik bo'lishi mumkin. 1.1.3 polinomli regressiya:- ko'p nomli regressiya - mustaqil o'zgaruvchining maksimal kuchi 1 dan katta bo'lgan regressiyaning yana bir shakli. ushbu …

4 / 18

aziyat chekadigan bir nechta regressiya ma'lumotlarini tahlil qilish usuli. regressiya hisob-kitoblariga ma'lum bir moyillik darajasini qo'shish standart xatolarni kamaytiradi. aniq ta'sir yanada ishonchli hisob-kitoblarni beradi. 1.1.6.lasso regressiyasi:- lasso regressiyasi - qisqarishdan foydalanadigan chiziqli regressiya turi. siqish - bu ma'lumotlar qiymatlari o'rtacha kabi markaziy nuqtaga siqilgan joy. lasso protsedurasi oddiy, siyrak modellarni (ya'ni, kamroq parametrlarga ega modellarni) rag'batlantiradi. ushbu regressiya turi yuqori darajadagi multikollinearlikni ko'rsatadigan modellar uchun yoki o'zgaruvchan tanlash/parametrlarni yo'q qilish kabi model tanlashning ayrim qismlarini avtomatlashtirishni xohlaganingizda juda mos keladi. 1.1.7.elasticnet regressiyasi:- elastik tarmoq regressiyasi l1 normalarini (lasso) va l2 me'yorlarini (tizma regressiyasi) umumlashtirilgan chiziqli regressiya uchun jazolangan modelga birlashtirdi, bu unga siyraklik (l1) va barqarorlik (l2) xususiyatlarini beradi. 1.1.8. bayes regressiyasi: - bayes regressiyasi etarli darajada tabiiy mexanizmga etarli bo'lmagan yoki yomon taqsimlangan ma'lumotlarda omon qolishga imkon beradi. bu sizga oldingi va shovqin bo'yicha koeffitsientlarni o'rnatishga imkon beradi, shunda ma'lumotlar yo'q bo'lganda ustunlar ustun bo'lishi mumkin. eng muhimi, …

5 / 18

h uchun qulay mashinani o'rganish algoritmi bo'lib, hatto giperparametrlarni sozlashsiz ham yaratadi. bundan tashqari, ushbu algoritm soddaligi va regressiya va tasniflash muammolari uchun ishlatilishi mumkinligi tufayli keng qo'llaniladi. u quradigan o'rmon qaror daraxtlari ansambli bo'lib, ko'pincha "qadoqlash" usuli bilan o'qitiladi. 1.2. tasniflash: - tasniflash - bu yorliqlangan ma'lumotlardan foydalanish mumkin bo'lgan va bu ma'lumotlardan doimiy bo'lmagan tarzda bashorat qilish uchun foydalaniladigan nazorat ostida o'rganish turi. axborot chiqishi har doim ham uzluksiz emas, grafik esa chiziqli emas. tasniflash usulida algoritm unga berilgan ma'lumotlarni hisobga oladi va keyin bu o'rganishdan yangi kuzatishlarni tasniflash uchun foydalanadi. ushbu ma'lumotlar to'plami oddiygina ikki sinfli yoki ko'p sinfli bo'lishi mumkin. misol: - tasniflash bilan bog'liq muammolarning bir misoli, turli spam so'zlar yoki elektron pochta xabarlari uchun algoritmni o'rgatish orqali elektron pochta spam yoki yo'qligini tekshirishdir. tasniflash algoritmlarining turlari: - mashinani o'rganishda turli tasniflash ilovalari uchun ishlatiladigan ko'plab tasniflash algoritmlari mavjud. quyida asosiy tasniflash algoritmlari keltirilgan: 1.2.1.logistik …

Ko'proq o'qimoqchimisiz?

Barcha 18 sahifani Telegram orqali bepul yuklab oling.

To'liq faylni yuklab olish

"mashinani o'rganish uchun o'qitish algoritimlari: ridge regression" haqida

mavzu: nazorat ostida o’qitish algoritimlari. ridge regression mashinani o'rganish 90-yillarda artur samuel tomonidan " bu kompyuterga aniq dasturlashtirilmagan holda mustaqil ravishda o'rganish imkoniyatini beradigan o'rganish sohasi " deb ta'riflangan . bu bilimlarni qattiq kodlashsiz mashinalarga uzatishni anglatadi. "kompyuter algoritmi/dasturi p bilan o'lchanadigan t dagi topshiriqlar bo'yicha ishlashi e tajribasi bilan yaxshilansa, p unumdorlik ko'rsatkichidan va t vazifalarning ba'zi sinflari bo'yicha e tajribasidan o'rganishi aytiladi." tom m. mitchell. mashinani o'rganish asosan yangi ma'lumotlarga duch kelganda o'sishni va o'zgartirishni o'rganishi mumkin bo'lgan kompyuter dasturlarini ishlab chiqishga qaratilgan. mashinani o'rganish - bu ishlarni bajarish uchun o'z-o'zini o'rgan...

Bu fayl DOCX formatida 18 sahifadan iborat (470,9 KB). "mashinani o'rganish uchun o'qitish algoritimlari: ridge regression"ni yuklab olish uchun chap tomondagi Telegram tugmasini bosing.

Teglar: mashinani o'rganish uchun o'qit… DOCX 18 sahifa Bepul yuklash Telegram