k-nn algoritmi mashinali o'qitish uchun eng yaqin qo'shn

PPTX 15 стр. 4,4 МБ Бесплатная загрузка

15 стр.

FaylHub.uz

Скачать через Telegram

Размер 4,4 МБ

Тип файла PPTX

Страницы 15

Обновлено Дек 2025

Предварительный просмотр (5 стр.)

Прокрутите вниз 👇

1 / 15

pptxgenjs presentation k-nn algoritmi: mashinali o'qitish uchun eng yaqin qo'shni k-nn algoritmi mashinali o'qitishda ishlatiladigan qoidalarga asoslangan tasnif algoritmi. uning asosiy g'oyasi - yangi ma'lumot nuqtasini, uning eng yaqin qo'shnilariga asoslanib, qaysi toifaga tegishli ekanligini aniqlash. ushbu algoritm mashinali o'qitishning turli sohalarida qo'llaniladi, masalan, tasnif, regresiya va tavsiflash.k-nn (k-nearest neighbors) algoritmi — mashinalar o'qitish va ma'lumotlarni tahlil qilishda ishlatiladigan oddiy va samarali algoritmlardan biridir. ushbu algoritm tasniflash va regressiya vazifalarini bajarishda keng qo'llaniladi. k-nn algoritmi, asosan, "eng yaqin qo'shnilar"ni aniqlashga asoslanadi. k-nn algoritmini tushunish uchun uning asosiy xususiyatlari va ishlash prinsipini ko'rib chiqamiz: k-nn algoritmi nima? qoidalarga asoslangan algoritm k-nn, yangi ma'lumot nuqtasini uning yaqinidagi ma'lumotlar nuqtalariga asoslanib tasniflaydi. bu "yaqinlikka" asoslangan tahlilning bir turi. yangi nuqtaning kiritilishi yangi bir nuqta (odatda test nuqtasi) tasniflanishi kerak bo'lsa, uning xususiyatlari (masalan, o'lchamlari yoki atributlari) ma'lumotlar to'plamiga kiritiladi. 2. masofa o'lchovini tanlash yangi nuqta va mavjud ma'lumotlar nuqtalari o'rtasidagi masofa o'lchanadi. bu …

2 / 15

aydi. bu masofa o‘lchovlari ma'lumotlarning xususiyatlariga qarab o‘zgarishi mumkin. k-nn algoritmi qanday ishlaydi? 1 1. ma'lumotlar to'plami avval, ma'lumotlar to'plami bilan o'qitiladi. har bir ma'lumot nuqtasi ma'lum bir toifaga tegishli bo'lishi kerak. 2 2. yangi nuqta keyin, yangi ma'lumot nuqtasi o'qitish to'plamiga kiritiladi. algoritm bu nuqta qaysi toifaga tegishli ekanligini aniqlashi kerak. 3 3. eng yaqin qo'shnilar k-nn algoritmi k ta eng yaqin qo'shnini topish uchun masofa metrikalarini ishlatadi. yaqinlik masofa bilan o'lchanadi. 4 4. toifani aniqlash keyin, k ta eng yaqin qo'shnilarning toifalari hisobga olinadi va yangi nuqtaning toifasi ovoz berish orqali aniqlanadi. k-nn algoritmi qaysi hollarda qo'llaniladi? tasnif tasnif vazifalari: spamingni aniqlash, tasvirlarni tasniflash, tibbiy diagnostika. regresiya regresiya vazifalari: narx bashorati, talab bashorati, ob-havo bashorati. tavsiflash tavsiflash vazifalari: mijozlarni segmentlash, mahsulotlarni tavsiflash. k-nn algoritmi ustunliklari 1 soddaligi k-nn algoritmi tushunish va amalga oshirish uchun nisbatan oson. 2 ko'p qirrali k-nn turli xil ma'lumotlar to'plamlari va vazifalarga qo'llanilishi mumkin. …

3 / 15

agi k qiymati qanday tanlash? 1 k too kichik kam k qiymati shovqinli ma'lumotlarga sezgir bo'lishi mumkin. 2 k too katta kattaroq k qiymati modelni haddan tashqari silliqlashga olib kelishi mumkin. 3 to'g'ri k to'g'ri k qiymati ma'lumotlar to'plamiga bog'liq va tasnifning samaradorligiga ta'sir qiladi. k-nn algoritmi amaliy misollari 1 moliyaviy firibgarlik k-nn algoritmi moliyaviy firibgarlikni aniqlash uchun ishlatilishi mumkin. 2 mahsulotlarni tavsiya qilish k-nn algoritmi mijozlarga mahsulotlarni tavsiya qilish uchun ishlatilishi mumkin. 3 mijozlar xulqini tahlil qilish k-nn algoritmi mijozlar xulqini tahlil qilish va segmentlash uchun ishlatilishi mumkin. ma'lumotlarni yuklash: iris = load_iris() x = iris.data y = iris.target bu yerda iris nomli ma'lumotlar to'plami yuklanadi. x - o'zgaruvchilar (gullarning xususiyatlari: uzunlik, kenglik va boshqalar), y - nishonlar (gullarning turlari: setosa, versicolor, virginica). ma'lumotlarni bo'lish: x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(x, y, test_size=0 k-nearest neighbors (k-nn) - bu nazorat ostidagi mashinani o'rganish (supervised learning) algoritmi bo'lib, klassifikatsiya va regressiya …

4 / 15

xshi ishlaydi, ammo katta hajmli ma'lumotlar uchun optimallashtirishni ko'rib chiqish kerak. image1.png image2.jpeg image3.jpeg image4.jpeg image5.jpeg image6.png image7.png image8.png image9.png image10.png image11.png image12.png image13.png image14.png image15.png image16.png image17.png image18.png image19.png image20.png image21.png image22.png

5 / 15

k-nn algoritmi mashinali o'qitish uchun eng yaqin qo'shn - Page 5

Хотите читать дальше?

Скачайте все 15 страниц бесплатно через Telegram.

Скачать полный файл

О "k-nn algoritmi mashinali o'qitish uchun eng yaqin qo'shn"

pptxgenjs presentation k-nn algoritmi: mashinali o'qitish uchun eng yaqin qo'shni k-nn algoritmi mashinali o'qitishda ishlatiladigan qoidalarga asoslangan tasnif algoritmi. uning asosiy g'oyasi - yangi ma'lumot nuqtasini, uning eng yaqin qo'shnilariga asoslanib, qaysi toifaga tegishli ekanligini aniqlash. ushbu algoritm mashinali o'qitishning turli sohalarida qo'llaniladi, masalan, tasnif, regresiya va tavsiflash.k-nn (k-nearest neighbors) algoritmi — mashinalar o'qitish va ma'lumotlarni tahlil qilishda ishlatiladigan oddiy va samarali algoritmlardan biridir. ushbu algoritm tasniflash va regressiya vazifalarini bajarishda keng qo'llaniladi. k-nn algoritmi, asosan, "eng yaqin qo'shnilar"ni aniqlashga asoslanadi. k-nn algoritmini tushunish uchun uning asosiy xususiyatlari va ishlash prinsipi...

Этот файл содержит 15 стр. в формате PPTX (4,4 МБ). Чтобы скачать "k-nn algoritmi mashinali o'qitish uchun eng yaqin qo'shn", нажмите кнопку Telegram слева.

Теги: k-nn algoritmi mashinali o'qiti… PPTX 15 стр. Бесплатная загрузка Telegram