statistik tahlil, vizuallashtirish huquqiy muammolarni echimini bashorat qilish

PPTX 15 стр. 1,3 МБ Бесплатная загрузка

15 стр.

FaylHub.uz

Скачать через Telegram

Размер 1,3 МБ

Тип файла PPTX

Страницы 15

Обновлено Дек 2025

Предварительный просмотр (5 стр.)

Прокрутите вниз 👇

1 / 15

powerpoint presentation statistik tahlil, vizuallashtirish huquqiy muammolarni echimini bashorat qilish abdulaxadov bekmuhammad woodgrove bank 1. statistik modellarning qoʻllanilishi 2. statistika tahlili va vizualizatsiyasi 3. huquqiy muammolarni bashorat qilish reja: woodgrove bank prognozlash modellari bayes tarmog'i kabi grafik modellari, o'zaro bog'liq bo'lgan 5-10 ta o'zgaruvchini hisobga olib, sud jarayonining natijasini taxmin qilishda yuqori aniqlikni ta'minlaydi. mashinani o'rgatish algoritmlari, xususan, qo'llab-quvvatlovchi vektor mashinalari (svm), 85% gacha aniqlik bilan huquqiy nizolarni hal qilish natijalarini bashorat qilish imkonini beradi. woodgrove bank regressiya tahlili regressiya tahlili mustaqil o'zgaruvchilar va bog'liq o'zgaruvchi o'rtasidagi munosabatni aniqlash uchun ishlatiladi, masalan, 0.8 kabi yuqori r-kvadrat qiymati kuchli korrelyatsiyadan dalolat beradi. logistik regressiya tahlili ikkilik natijalarni (masalan, jinoyat sodir bo'ladimi yoki yo'qmi) bashorat qilish uchun ishlatiladi va natijada 0 dan 1 gacha bo'lgan ehtimollik ko'rsatkichi hosil bo'ladi. woodgrove bank neyron tarmoqlari neyron tarmoqlari, 50% dan ko'proq aniqlik bilan huquqiy muammolarni turli xil toifalarga tasniflashda qo'llanilishi mumkin, bu esa vaqt va …

2 / 15

ikadan foydalanib, xatolik darajasini 0.1 dan kamroq qilib optimallashtirish mumkin. bu modelning aniqligini oshiradi. giperparametrlarni sozlash orqali, masalan, 10-fold cross-validation texnikasini qo'llab, modelning generalizatsiya qobiliyatini 85% dan yuqori ko'tarish mumkin. woodgrove bank mashinani o'rgatish usullari mashina o'rgatishdagi regressiya tahlili, 0.01 dan 0.99 gacha bo'lgan r-kvadrat koeffitsiyenti orqali modelning ma'lumotlarga moslashish darajasini baholash imkonini beradi va qonuniy muammolarni bashorat qilish aniqligini oshiradi. mashina o'rgatishning chuqur o'rganish (deep learning) usuli, neyron tarmoqlari orqali 100 millionlab parametrlarni o'rganib, murakkab naqshlarni aniqlash va yuqori aniqlikdagi bashoratlarni berishga qodir. woodgrove bank klassifikatsiya algoritmlari decision tree algoritmlari, o'ziga xos tarmoq tuzilmasi tufayli, 5000 ta kuzatuvdan ortiq bo'lgan katta ma'lumotlar to'plamlarida 80% dan yuqori aniqlik bilan ishlashi mumkin. klassifikatsiya algoritmlarining aniqligi, masalan, svm yoki knn kabi, ma'lumotlar to'plamining o'lchami va xususiyatlar soniga bog'liq bo'lib, 90% gacha aniqlikka erishish mumkin. woodgrove bank huquqiy muammolarni tasniflash huquqiy muammolarni og’irlik darajasi bo’yicha (masalan, 1-5 ball shkalasi yordamida) tasniflash, statistik tahlil …

3 / 15

tarqalish diagrammalari) 1000 tagacha kuzatishni samarali aks ettiradi, ammo undan ko'p ma'lumotlar uchun 3d yoki boshqa murakkab usullar talab etiladi. woodgrove bank bayes tarmog'i bayes tarmog'i, grafik modellar yordamida, huquqiy holatlar o'rtasidagi 5 ta turli bog'lanishlarni aniqlab, sud qarorlarini bashorat qilishda 80% aniqlikni ta'minlaydi. bayes tarmog'ida, o'rtacha 20 ta huquqiy dalilni hisobga olgan holda, ayblanuvchining aybdorligini yoki aybsizligini aniqlash uchun 0.7 koeffitsiyentli ehtimollik hisobi qo'llaniladi. woodgrove bank huquqiy muammolarni bashorat qilish natijalari huquqiy muammolarni bashorat qilish natijalari shuni ko'rsatdiki, 70% aniqlik bilan sud jarayonining natijasini oldindan aytish mumkin, bu esa 30% xatolik chegarasini nazarda tutadi. modelning samaradorligi 0,8 koeffitsiyenti bilan baholandi, bu esa to'g'ri bashoratlar sonining yuqori ekanligini va ushbu modelni ishlatish foydali ekanligini ko'rsatadi. woodgrove bank qaror daraxtlari gini indeks yoki entropiya kabi mezonlar yordamida qaror daraxtlari 1000 ga yaqin kuzatuvlarni o'z ichiga olgan ma'lumotlar to'plamlarida samarali ishlaydi. qaror daraxtlarida tugunlarning maksimal chuqurligi 5 dan oshmasligi tavsiya etiladi, chunki …

4 / 15

statistik tahlil, vizuallashtirish huquqiy muammolarni echimini bashorat qilish - Page 4

5 / 15

statistik tahlil, vizuallashtirish huquqiy muammolarni echimini bashorat qilish - Page 5

Хотите читать дальше?

Скачайте все 15 страниц бесплатно через Telegram.

Скачать полный файл

О "statistik tahlil, vizuallashtirish huquqiy muammolarni echimini bashorat qilish"

powerpoint presentation statistik tahlil, vizuallashtirish huquqiy muammolarni echimini bashorat qilish abdulaxadov bekmuhammad woodgrove bank 1. statistik modellarning qoʻllanilishi 2. statistika tahlili va vizualizatsiyasi 3. huquqiy muammolarni bashorat qilish reja: woodgrove bank prognozlash modellari bayes tarmog'i kabi grafik modellari, o'zaro bog'liq bo'lgan 5-10 ta o'zgaruvchini hisobga olib, sud jarayonining natijasini taxmin qilishda yuqori aniqlikni ta'minlaydi. mashinani o'rgatish algoritmlari, xususan, qo'llab-quvvatlovchi vektor mashinalari (svm), 85% gacha aniqlik bilan huquqiy nizolarni hal qilish natijalarini bashorat qilish imkonini beradi. woodgrove bank regressiya tahlili regressiya tahlili mustaqil o'zgaruvchilar va bog'liq o'zgaruvchi o'rtasidagi munosabatni aniqlash ...

Этот файл содержит 15 стр. в формате PPTX (1,3 МБ). Чтобы скачать "statistik tahlil, vizuallashtirish huquqiy muammolarni echimini bashorat qilish", нажмите кнопку Telegram слева.

Теги: statistik tahlil, vizuallashtir… PPTX 15 стр. Бесплатная загрузка Telegram