ko'rinmas nuqtalarni olib tashlash

PPTX 20 стр. 4,3 МБ Бесплатная загрузка

20 стр.

FaylHub.uz

Скачать через Telegram

Размер 4,3 МБ

Тип файла PPTX

Страницы 20

Обновлено Дек 2025

Предварительный просмотр (5 стр.)

Прокрутите вниз 👇

1 / 20

powerpoint presentation koʻrinmas nuqtalarni olib tashlash tojialiyeva mohigul 1. ko'rinmas ballarni olib tashlashning amaliy qo'llanilishi 2. ko'rinmas ballarni olib tashlashning usullari 3. ko'rinmas ballarning kelib chiqish sabablari reja: nopok ma'lumotlarni filtrasiya qilish nopok ma'lumotlarni filtrlashda outlierlarni aniqlash uchun 3 sigma qoidasidan foydalanish, ya'ni o'rtacha qiymatdan 3 standart og'ishdan ortiq bo'lgan qiymatlarni olib tashlash samarali usul hisoblanadi. ma'lumotlar tozalash jarayonida kamida 5% dan ortiq bo'lmagan qiymatlarni olib tashlash tavsiya etiladi, aks holda modelning ishonchliligi pasayishi mumkin. ishonchlilikni baholash ishonchlilikni baholashda, 95% ishonch oralig'i chegaralarini aniqlash uchun statistik usullar, masalan, t-testi yoki x² testidan foydalaniladi. o'rtacha kvadrat xato (rmse) ko'rsatkichi modelning prognozlashdagi aniqligini, ya'ni bashoratlarning haqiqiy qiymatlardan qanchalik farq qilishini 0 dan 1 gacha bo'lgan miqyosda baholaydi. xulosa xulosa texnikasini qo'llash natijasida hosil bo'lgan ma'lumotlar to'plami hajmi, asl ma'lumotlar to'plamiga nisbatan taxminan 2 baravar kamayishi mumkin, bu esa saqlash xarajatlarini sezilarli darajada qisqartiradi. xulosa jarayonida, o'rtacha 30% ga yaqin ko'rinmas nuqtalar aniqlanib, …

2 / 20

chegarasi o'rtacha 5% dan oshmasligi va natijalar ishonchliligi 95% dan kam bo'lmasligi kerak. ko'rinmas nuqtalarni aniqlash ko'rinmas nuqtalarning mavjudligi geometrik xatolarga, ya'ni 0.01 mm dan kam bo'lgan kichik koordinatalar farqlariga olib kelishi mumkin, bu esa aniqlikni pasaytiradi va ishlashni qiyinlashtiradi. ko'rinmas nuqtalarni aniqlash jarayoni, o'rtacha 25% gacha modellashtirish vaqtiga tejashni ta'minlaydi, natijada optimallashtirilgan fayl hajmi va yaxshilangan renderlash tezligini beradi. xatoliklarni tuzatish "invisible points"ni aniqlash va tuzatish uchun ishlatiladigan regressiya tahlili metodlari, ma'lumotlar to'plamining hajmi 5000 dan oshganda aniqlik darajasini 15% ga oshiradi. xatoliklarni tuzatishda ishlatiladigan iterativ usullar 2-3 marta takrorlanganda, to'g'ri natijalarga erishish ehtimoli 85% ga yetadi, ammo hisoblash vaqtini ko'paytiradi. anomaliyalarni tahlil qilish anomaliyalarni tahlil qilishda, 3 sigma qoidasidan foydalanib, ma'lumotlar to'plamidagi 99.7% normal qiymatlarni aniqlash va qolgan 0.3% ni anomaliya sifatida ajratib olish mumkin. mahalliy o'rtacha va standart og'ishdan foydalangan holda, anomaliyalarni aniqlashda, 1.5 iqr (interkvartil oralig'i) dan oshadigan qiymatlar potentsial anomaliyalar hisoblanadi. kelajakdagi tadqiqotlar turli xil …

3 / 20

l gipotezani rad etish va muqobil gipotezani qabul qilish mumkin, bu statistik ahamiyatga ega degan ma'noni anglatadi. muammoning mohiyati “muammoli mohiyatni” bartaraf etish jarayoni 5 bosqichdan iborat boʻlib, har bir bosqich 2-3 kun vaqtni oladi va kamida 2 ta mutaxassisni jalb etadi. “muammoli mohiyatni” aniqlashda 30 dan ortiq ma’lumotlar to’plami tahlil qilinib, 15 tasi asosiy muammoli nuqtalarni aniqlash uchun yetarli deb topildi. yondashuvlarni tanlash noto'g'ri aniqlangan nuqtalar sonini kamaytirish uchun, k-means kabi klasterlash usullaridan foydalanib, 5-10 ta iteratsiyani amalga oshirish va har bir iteratsiyadan keyin natijalarni baholash kerak. yondashuv tanlashda, hisoblash murakkabligi va aniqlik o'rtasidagi muvozanatni topish muhim; masalan, linear regression algoritmi tezroq, lekin support vector machine aniqroq bo'lishi mumkin. natijalarni vizualizatsiya qilish klasterlash algoritmlari yordamida 5 ta turli xil toifadagi ma'lumotlar nuqtalarini ajratib, har bir toifadagi eng muhim 10 ta nuqtasini aniqlash va vizualizatsiyani soddalashtirish mumkin. differentsial analiz metodlarini qo'llab, funksiya egri chizig'ining 20% gacha bo'lgan "shovqinli" nuqtalarini aniqlab, …

4 / 20

b poligonlarning mavjudligi. klasterlash algoritmlari klasterlash algoritmlari, katta hajmdagi ma'lumotlar to'plamlarini 3 dan ortiq klasterlarga ajratishda samaradorligini oshirish uchun o'zgaruvchan parametrlarga ega bo'lishi mumkin. k-means kabi ba'zi klasterlash algoritmlari, optimal klasterlar sonini aniqlash uchun 10 dan ortiq iteratsiyalarni talab qilishi mumkin va natijani elbo metrikalari yordamida baholash mumkin. mashina o'rganishi texnologiyalari mashina o'rganishi algoritmlari, masalan, svm yoki neyron tarmoqlar, ma'lumotlar to'plamlaridagi shovqinli yoki ahamiyatsiz nuqtalarni aniqlash va ularni samarali ravishda 90% gacha aniqlik bilan olib tashlashga qodir. k-means kabi klasterlash algoritmlari, mashina o'rganishi doirasida, ma'lumotlarni 3 yoki undan ortiq klasterlarga ajratish orqali, bir-biriga mos kelmaydigan yoki noto'g'ri kiritilgan nuqtalarni aniqlash va filtrlash imkonini beradi. e'tiboringiz uchun rahmat @taqdimot_robot image4.png image5.jpg image6.jpg image7.jpg image8.jpg image9.jpg image10.jpg image11.jpg image12.jpg image13.jpg image14.jpg image15.jpg image16.jpg image17.jpg image18.jpg image19.jpg image20.jpg image21.jpg image3.jpeg

5 / 20

ko'rinmas nuqtalarni olib tashlash - Page 5

Хотите читать дальше?

Скачайте все 20 страниц бесплатно через Telegram.

Скачать полный файл

О "ko'rinmas nuqtalarni olib tashlash"

powerpoint presentation koʻrinmas nuqtalarni olib tashlash tojialiyeva mohigul 1. ko'rinmas ballarni olib tashlashning amaliy qo'llanilishi 2. ko'rinmas ballarni olib tashlashning usullari 3. ko'rinmas ballarning kelib chiqish sabablari reja: nopok ma'lumotlarni filtrasiya qilish nopok ma'lumotlarni filtrlashda outlierlarni aniqlash uchun 3 sigma qoidasidan foydalanish, ya'ni o'rtacha qiymatdan 3 standart og'ishdan ortiq bo'lgan qiymatlarni olib tashlash samarali usul hisoblanadi. ma'lumotlar tozalash jarayonida kamida 5% dan ortiq bo'lmagan qiymatlarni olib tashlash tavsiya etiladi, aks holda modelning ishonchliligi pasayishi mumkin. ishonchlilikni baholash ishonchlilikni baholashda, 95% ishonch oralig'i chegaralarini aniqlash uchun statistik usullar, masalan, t-testi yoki x² testidan foy...

Этот файл содержит 20 стр. в формате PPTX (4,3 МБ). Чтобы скачать "ko'rinmas nuqtalarni olib tashlash", нажмите кнопку Telegram слева.

Теги: ko'rinmas nuqtalarni olib tashl… PPTX 20 стр. Бесплатная загрузка Telegram