mashinali o‘qitish algoritmlari. tasniflash algoritmlari. logistik regressiya. k-nn algoritmi. support vektor mashinasi (svm). random forest. decision tree

PPTX 51 pages 232.4 KB Free download

51 pages

FaylHub.uz

Download via Telegram

Size 232.4 KB

File type PPTX

Pages 51

Updated Dec 2025

Page preview (5 pages)

Scroll down 👇

1 / 51

bilimlar bazasi. bilimlarni namoyish etish. bilimlarni ajratib olish usullari. bilimlarni taqdim etish modellari (freym, produksion, mantiqiy va semantik). noravshan mantiq modellari. bayes teoremasi. ekspert tizimlari. tasniflash algoritmlari. logistik regressiya. k-nn algoritmi. support vektor mashinasi (svm). random forest. decision tree kirish mashinali o‘qitish algoritmlari - bu foydalanuvchilarga murakkab ma'lumotlar to'plamini o'rganish, tahlil qilish va tushunishga yordam beradigan kod qismlari. har bir algoritm bu aniq maqsadga erishish uchun kompyuter bajarishi mumkin bo'lgan aniq bosqichma-bosqich ko'rsatmalarning cheklangan to'plamidir. mashinali o‘qitish algoritmlari nima? mashinali o‘qitish algoritmlari - bu muammolarni hal qilish uchun murakkab qoidalar va matematik modellar to'plami. tasniflash algoritmlari tasniflash algoritmlari turli ma'lumotlarni berilgan sinflarga yoki toifalarga ajratish uchun ishlatiladi. klasifikatsiya algoritmlari ko'plab sohalarda, masalan, tibbiyotda kasallik diagnostikasi, moliya sohasida firibgarlik aniqlash, va tabiiy tilni qayta ishlashda xabar turlarini aniqlash kabi vazifalarda keng qo'llaniladi. tasniflash algoritmlari statistik o‘rganish va mashinali o‘qitishda muhim ahamiyatga ega, ular yordamida berilgan kirish ma'lumotlaridan foydalangan holda sinf yoki …

2 / 51

ratsiz o‘rganish (unsupervised learning) algoritmlari k-means clustering – ma’lumotlarni bir nechta klasterlarga ajratadi. hierarchical clustering – ma’lumotlarni ierarxik tarzda guruhlash. chuquq o‘rganish (deep learning) asosidagi tasniflash convolutional neural networks (cnn) – tasvirlarni tasniflash uchun ishlatiladi. recurrent neural networks (rnn) – ketma-ketlikka asoslangan ma’lumotlar bilan ishlaydi. mashinali o‘qitish algoritmlari mashinali o‘qitishda nechta algoritm mavjud? mashinali o‘qitish algoritmlarini o'rganar ekanmiz, ular odatda uchta texnikadan biriga to'g'ri kelishini topamiz: nazorat ostida o'rganish nazoratsiz o'rganish o'rganishni mustahkamlash mashinali o'qitish algoritmlari (machine learning algorithms) — bu kompyuterlarga tajribadan yoki oldingi ma'lumotlardan o'rganishga yordam beradigan algoritmlardir. ular inson aralashuvisiz qarorlar qabul qilish, prognozlar qilish yoki muammolarni hal qilish uchun ishlatiladi.. umumiy tasniflash algoritmlari umumiy tasniflash algoritmlari (classification algorithms) — bu ob'ektlarni turli toifalarga ajratishga yordam beradigan mashinali o'qitish usullari. ular nazorat ostida o‘rganish turlariga kiradi va biror ma'lumotning qaysi toifaga tegishli ekanligini aniqlash uchun ishlatiladi. umumiy tasniflash algoritmlari qanday? 1. logistik regressiya 2. naiv bayes klassifikatori …

3 / 51

ik bog'liq o'zgaruvchi — statistik modellashtirishda ishlatiladigan o'zgaruvchi bo'lib, u aniq toifalar yoki sinflardan iborat bo'ladi. bu o'zgaruvchi sonli qiymat emas, balki bir necha bo'lakka ajralgan, ma'lum belgilangan kategoriya yoki sinf qiymatlarini qabul qiladi. masalan, jins (erkak yoki ayol), mijozning maqomi (yangi, mavjud, yoki sobiq) kabi o'zgaruvchilar kategorik bog'liq o'zgaruvchilar hisoblanadi. logistik regressiyaning asosiy maqsadi nima? logistik regressiya - bu ikki ma'lumot omili o'rtasidagi munosabatlarni topish uchun matematikadan foydalanadigan ma'lumotlarni tahlil qilish usuli. keyinchalik bu bog'liqlik ushbu omillardan birining qiymatini ikkinchisiga asoslanib taxmin qilish uchun ishlatiladi. chiziqli regressiya doimiy qiymatni bashorat qiladi, masalan, valyuta kursi, mulk qiymati va boshqalar. logistik regressiya ikkilik qiymatni (ha/yo'q) bashorat qilish uchun ishlatiladi, masalan, bu uy sotib olinadimi, tasvir gulga o'xshaydimi va hokazo. logistik regressiya nima uchun ishlatiladi? logistik regressiya yoki logit modeli - bu hodisaning sodir bo'lish ehtimolini logistika egri chizig'i bilan solishtirish orqali bashorat qilish uchun ishlatiladigan statistik model. logistik regressiya - bu …

4 / 51

di masalan, kredit skoring. kredit skoring — bu jismoniy yoki yuridik shaxsning kredit olish uchun to'lov qobiliyatini baholash jarayonidir. kredit skoring jarayonida matematik va statistik modellar, masalan, logistik regressiya yoki mashinali o‘qitish algoritmlari keng qo‘llaniladi. bu jarayon banklar, moliyaviy institutlar yoki kredit byurolari tomonidan qo'llanib, qarz oluvchiga qarz berish yoki bermaslik qarori qabul qilinadi. ko'pgina mustaqil omillar mavjud: insonning yoshi, daromad darajasi, kasbi. va qaram o'zgaruvchi: odamga qarz beriladimi yoki yo'qmi. u bashorat qiluvchilarga asoslanadi va faqat ikkita qiymatni oladi: "ular beradilar" yoki "bermaydilar". yuqoridagi misolda ikkilik logistik regressiya, agar zarur mustaqil omillar ma'lum bo'lsa, odamga qarz berish ehtimoli qanchalik yuqori ekanligini tushunishga yordam nima uchun logistik regressiyadan foydalanish kerak logistik regressiya statistikadan kelib chiqadi. u olimlar, matematiklar, muhandislar - statistik bashorat qilish, masalan, tajriba natijalarini bashorat qilish kerak bo'lgan har bir kishi tomonidan ishlatilgan. xozir qo'llash sohalari ancha katta: mashinali o‘qitish - ml muhandislari bashorat qilish va tasniflash muammolari …

5 / 51

xaridlari va boshqa omillarga qarab, ularning reklama orqali mahsulotni sotib olish ehtimoli hisoblanadi. natija "sotib oladi" yoki "sotib olmaydi" sifatida ifodalanadi. k-nn algoritmi usul birinchi marta 1951 yilda evelyn fix va jozef louson xodges tomonidan ishlab chiqilgan va keyinchalik tomas cover tomonidan ishlab chiqilgan. k-nn algoritmi k-nn (k-nearest neighbors) algoritmi — bu mashinali o‘qitishda qo‘llaniladigan, nazoratsiz o‘rganish usuliga asoslangan oddiy va samarali tasniflash algoritmi. uning asosiy g‘oyasi — yangi kiritilgan ma’lumotni yaqin atrofdagi (eng yaqin qo‘shnilar) ma’lumot nuqtalariga qarab tasniflash. k-nn algoritmi yangi ma’lumot nuqtasini uning eng yaqin k qo‘shnisiga qarab tasniflaydi yoki baholaydi. bu yerda: k — eng yaqin qo‘shnilar soni bo‘lib, bu qiymat algoritmning aniqligiga ta’sir ko‘rsatadi. qo'shnilar — yaqin atrofdagi ma’lumot nuqtalari bo'lib, ularning sinfi yoki qiymati yordamida yangi nuqta aniqlanadi. k-nn algoritmi k-yaqin qo'shnilar - bu mashinali o‘qitish texnikasi va algoritmi regressiya va tasniflash vazifalari uchun ham foydalanish mumkin. k-yaqin qo'shnilar (knn) kontseptual jihatdan sodda, ammo …

Want to read more?

Download all 51 pages for free via Telegram.

Download full file

About "mashinali o‘qitish algoritmlari. tasniflash algoritmlari. logistik regressiya. k-nn algoritmi. support vektor mashinasi (svm). random forest. decision tree"

bilimlar bazasi. bilimlarni namoyish etish. bilimlarni ajratib olish usullari. bilimlarni taqdim etish modellari (freym, produksion, mantiqiy va semantik). noravshan mantiq modellari. bayes teoremasi. ekspert tizimlari. tasniflash algoritmlari. logistik regressiya. k-nn algoritmi. support vektor mashinasi (svm). random forest. decision tree kirish mashinali o‘qitish algoritmlari - bu foydalanuvchilarga murakkab ma'lumotlar to'plamini o'rganish, tahlil qilish va tushunishga yordam beradigan kod qismlari. har bir algoritm bu aniq maqsadga erishish uchun kompyuter bajarishi mumkin bo'lgan aniq bosqichma-bosqich ko'rsatmalarning cheklangan to'plamidir. mashinali o‘qitish algoritmlari nima? mashinali o‘qitish algoritmlari - bu muammolarni hal qilish uchun murakkab qoidalar va matematik modellar...

This file contains 51 pages in PPTX format (232.4 KB). To download "mashinali o‘qitish algoritmlari. tasniflash algoritmlari. logistik regressiya. k-nn algoritmi. support vektor mashinasi (svm). random forest. decision tree", click the Telegram button on the left.

Tags: mashinali o‘qitish algoritmlari… PPTX 51 pages Free download Telegram