mashinali o‘qitishda ma’lumotlarni grafik tasvirlash usullari

PPTX 13 sahifa 1,1 MB Bepul yuklash

13 sahifa

FaylHub.uz

Telegram orqali yuklab olish

Hajm 1,1 MB

Fayl turi PPTX

Sahifalar 13

Yangilangan Dek 2025

Sahifa ko'rinishi (5 sahifa)

Pastga aylantiring 👇

1 / 13

prezentatsiya powerpoint 2-amaliy mashg’ulot o‘rgatuvchi tanlanma shakllantirish (pandas kutubxonasi) va mashinali o‘qitishda ma’lumotlarni grafik tasvirlash usullari abdullayeva mohigul rahimjon qizi kompyuter muhandisligi va suniy intellekt kafedrasi katta o’qituvchisi mashinali o‘qitishda ma’lumotlar bilan ishlash bosqichlari: mashinali o‘qitishning asosiy jarayoni quyidagi bosqichlardan iborat: ma’lumotlarni yig‘ish (data collection) modellar uchun ishlatiladigan ma’lumotlar turli manbalardan olinadi: fayllar, api, sensorlar, internet resurslari. ma’lumotlarni tozalash (data cleaning) ma’lumotlar ichida bo‘sh (nan), xato yoki ortiqcha qiymatlar bo‘lishi mumkin. ularni tozalash model sifatiga katta ta’sir ko‘rsatadi. ma’lumotlarni tahlil qilish (exploratory data analysis – eda) ma’lumotlarning taqsimoti, korrelyatsiyasi, toifalari o‘rganiladi. buning uchun vizual grafiklardan foydalaniladi. ma’lumotlarni o‘rgatuvchi va sinov to‘plamlariga ajratish maqsad — modelni bir qismda o‘qitish (train) va boshqa qismda sinash (test). odatda, 80% train – 20% test nisbati qo‘llaniladi. modelni o‘qitish va baholash (training & evaluation) o‘rgatilgan model yordamida natijalar bashorat qilinadi va aniqlik baholanadi. pandas — python tilida jadval (dataframe) ko‘rinishidagi ma’lumotlar bilan ishlash uchun mo‘ljallangan …

2 / 13

$ta=iris.data, columns=iris.feature_names) df['target'] = iris.target print(df.head()) ma’lumotlarni yuklash kerakli kutubxonalarni chaqirish x = df.drop('target', axis=1) y = df['target'] x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split( x, y, test_size=0.2, random_state=0 ) print("train hajmi:", x_train.shape) print("test hajmi:", x_test.shape) tanlanmalarni ajratish histogramma df.hist(figsize=(8,6)) plt.suptitle("iris ma’lumotlari taqsimoti") plt.show() scatter plot sns.scatterplot(x='sepal length (cm)', y='petal length (cm)', hue='target', data=df) plt.title("sepal uzunligi va petal uzunligi orasidagi bog‘liqlik") plt.show() # 2. oddiy dataframe yaratish data = { "ism": ["ali", "vali", "guli"], "yosh": [23, 21, 22], "bahosi": [85, 90, 78] } df = pd.dataframe(data) print(df) # 3. dataframe haqida ma’lumot print("ustunlar:", df.columns) print("indekslar:", df.index) print("shakli:", df.shape) # 4. yangi ustun qo‘shish df["fakultet"] = ["informatika", "matematika", "fizika"] print(df) № topshiriq savol / ko‘rsatma 1 talabalar baholari dataframe yarating. “bahosi” ustunining o‘rtacha qiymatini toping. eng yuqori bahoga ega talabani aniqlang. 2 sotuv tahlili mahsulot nomi, soni va narxi ustunlari bilan jadval tuzing. yangi “jami” ustunini soni * narxi orqali hisoblang. eng …$

3 / 13

mashinali o‘qitishda ma’lumotlarni grafik tasvirlash usullari - Page 3

4 / 13

mashinali o‘qitishda ma’lumotlarni grafik tasvirlash usullari - Page 4

5 / 13

mashinali o‘qitishda ma’lumotlarni grafik tasvirlash usullari - Page 5

Ko'proq o'qimoqchimisiz?

Barcha 13 sahifani Telegram orqali bepul yuklab oling.

To'liq faylni yuklab olish

"mashinali o‘qitishda ma’lumotlarni grafik tasvirlash usullari" haqida

prezentatsiya powerpoint 2-amaliy mashg’ulot o‘rgatuvchi tanlanma shakllantirish (pandas kutubxonasi) va mashinali o‘qitishda ma’lumotlarni grafik tasvirlash usullari abdullayeva mohigul rahimjon qizi kompyuter muhandisligi va suniy intellekt kafedrasi katta o’qituvchisi mashinali o‘qitishda ma’lumotlar bilan ishlash bosqichlari: mashinali o‘qitishning asosiy jarayoni quyidagi bosqichlardan iborat: ma’lumotlarni yig‘ish (data collection) modellar uchun ishlatiladigan ma’lumotlar turli manbalardan olinadi: fayllar, api, sensorlar, internet resurslari. ma’lumotlarni tozalash (data cleaning) ma’lumotlar ichida bo‘sh (nan), xato yoki ortiqcha qiymatlar bo‘lishi mumkin. ularni tozalash model sifatiga katta ta’sir ko‘rsatadi. ma’lumotlarni tahlil qilish (exploratory data analysis – eda) ma’lumot...

Bu fayl PPTX formatida 13 sahifadan iborat (1,1 MB). "mashinali o‘qitishda ma’lumotlarni grafik tasvirlash usullari"ni yuklab olish uchun chap tomondagi Telegram tugmasini bosing.

Teglar: mashinali o‘qitishda ma’lumotla… PPTX 13 sahifa Bepul yuklash Telegram