svm(support vector machines) algoritmini o‘rganish

DOCX 12 стр. 170,4 КБ Бесплатная загрузка

12 стр.

FaylHub.uz

Скачать через Telegram

Размер 170,4 КБ

Тип файла DOCX

Страницы 12

Обновлено Дек 2025

Предварительный просмотр (5 стр.)

Прокрутите вниз 👇

1 / 12

o‘zbekiston respublikasi axborot texnologiyalari va kommunikatsiyalarini rivojlantirish vazirligi muhammad al-xorazmiy nomidagi toshkent axborot texnologiyalari universiteti fan: tizim va signallarni qayta ishlash mutaqil ish №1 mavzu: svm(support vector machines) algoritmini o‘rganish bajardi: sadirov abdurazzoq toshkent-2023 mavzu: svm(support vector machines) algoritmini o‘rganish reja kirish 1. svm algoritmi nima uchun ishlatiladi va uning asosiy maqsadi 2. kernel funksiyalari svm da qanday ishlaydi va ularning ro'li nima 3. c va gamma parametrlari svm algoritmi uchun nima ifodalaydi va ularning o'z vazifalari nima 4. svm algoritmi qanday ishlaydi va uning boshlang'ich ma'lumotlarni o'rganish bosqichi qanday o'tadi va modelni qanday o'rganadi xulosa foydalanilgan adabiyotlar kirish: support vector machines (svm) ma'lumotlar tahlili va sinflandirishning yetuk usullaridan biri bo'lib, ma'lumotlar orasidagi bog'lovchilikni aniqlash uchun ishlatiladi. bu algoritm, ma'lumotlar to'plamini sinflarga ajratib chiqish va sinflandirishda yordam beradi. asosiy maqsadi, ikki yoki undan ko'p sinfda bo'lgan obyektlarni sinflash uchun eng optimal chegaralarni aniqlash va sinflar orasidagi masofani maksimal darajada ifodalashdir. …

2 / 12

sinflar orasidagi bo'shliq (ko'rishuvchi bo'lmagan joy) bilan bayon etiladi va sinflarni ajratib turishda qanday qilib maksimal bo'lishi kerakligini ifodalaydi. svm algoritmi ma'lumotlar to'plamini sinflarga bo'lib ajratishda "support vectors"ni aniqlab chiqadi. bu support vectors, sinflarni ajratib turishda asosiy ma'lumotlardir. kernel funksiyalari yordamida, ma'lumotlar to'plami o'ziga xos ko'rinishda sinflarga bo'lib ajratiladi (masalan, linearni olmay turdagi ma'lumotlar linearga o'tkaziladi). svm algoritmi yorliqlar ustida maksimal ravishda joylashgan qatlama xatolari bilan bir-birini ajratib chiqadi va ma'lumotlar orasidagi bog'lovchilikni aniqlay oladi. bu esa, to'g'ri sinflandirilgan natijalarni olishda uning samaradorligini ko'rsatadi. 1. svm algoritmi nima uchun ishlatiladi va uning asosiy maqsadi svm (support vector machine) algoritmi ma'lumotlar tahlili va sinflandirishda ishlatiladi. uning asosiy maqsadi ma'lumotlar to'plamini sinflarga ajratib chiqish va sinflandirishda yordam berishdir. bu algoritm sinflandirish uchun ishlatiladi va ma'lumotlar to'plamini ikki yoki undan ko'p sinfda bo'lgan obyektlarga ajratishda yordam beradi. u ma'lumotlarni biror sinfqa joylashish, ya'ni sinflash uchun eng optimal chegaralarni aniqlash va sinflar orasidagi masofani …

3 / 12

ratish uchun "maximal margin"ni topish va sinflar orasidagi bo'shliqni (margin) maksimal darajada ko'tarishdir. bu, sinflar orasidagi eng yaxshi ko'rsatkichlarni (support vectors) aniqlab chiqish va ularga qarab sinflarni ajratish uchun eng yaxshi chegaralarni aniqlash bilan birga bajariladi. svm algoritmi modelni o'rganish jarayonida, sinflar orasidagi bo'shliqni maksimal qilib, sinflarni ajratib chiqishda eng yaxshi chegaralarni topishga intiladi. bu esa, sinflarni ajoyib sinflandirish va aniq natijalarni olishga imkoniyat yaratadi. 2. kernel funksiyalari svm da qanday ishlaydi va ularning ro'li nima kernel funksiyalari, svm (support vector machines) algoritmi ichidagi ma'lumotlar to'plamini o'zaro bog'lovchi xossalarni aniqlashda yordam beradi. bu funksiyalar, ma'lumotlar orasidagi o'zaro munosabatlarni aniqlashda uning linearni olmay turdagi ko'rinishlarini (non-linear relationships) topishga yordam beradi. svm aslida, boshlang'ich shaklida linearni bo'lgan bo'lish uchun mo'ljallangan edi, ammo ko'p holatlarda ma'lumotlar o'rtasidagi munosabatlarda linearni olmay turadigan holatlar uchun uning ishlashini o'zgartirish zarur bo'lishi mumkin. bu yerda kernel funksiyalari yordamida ma'lumotlarni o'zaro munosabatlarni aniqlash uchun ularni boshqa o'lchovlarga o'tkazish …

4 / 12

aslahatlashish va sinflarni ajratib chiqishga imkoniyat yaratadi. bu esa, modelning qobiliyatini ko'paytiradi va ma'lumotlarni yaxshi sinflandirishga olib keladi. 3. c va gamma parametrlari svm algoritmi uchun nima ifodalaydi va ularning o'z vazifalari nima c va gamma parametrlari svm algoritmi uchun muhim bo'lgan kiritiladigan parametrlardir va algoritmdagi xususiyatlarni o'zgartirishga qaratilgan. c parametri: · c parametri, qatlama xatolarini cheklash vaqti orqali qatlama xatolarni nazorat qiladi. · katta c qiymati, qatlama xatolari uchun kengayish mumkinligini cheklash orqali modelni "overfitting" qilishga olib kelishi mumkin. · c qiymati katta bo'lganda, algoritm modelni train ma'lumotlariga yaxshi moslashishga intiladi, lekin bu overfitting imkoniyatini oshirishi mumkin. gamma parametri: · gamma parametri, kernel funksiyasi (masalan, rbf) ichidagi qatlama kengayishini nazorat qiladi. · katta gamma qiymati, har bir ma'lumot nuqtasining modelga qo'shilishi bilan o'zaro ta'sir qilishini oshirishi mumkin. · gamma qiymati katta bo'lganda, algoritmdagi ma'lumotlar orasidagi munosabatlarni o'zgarishi yuqori bo'lishi mumkin va bu esa modelni train ma'lumotlariga yaxshi moslashishga olib …

5 / 12

ini olish, bu ma'lumotlar asosida har bir obyekt (ma'lumot nuqtasi) uchun to'g'ri sinf (sinflar) taqsimlanadi. · chegaralarni aniqlash: boshlang'ich sifatda, svm linearni bo'lgan chegaralar yordamida sinflarni ajratib chiqadi. bu chegaralar, sinflar orasidagi masofani (margin) maksimal darajada qilishga intiladi. u, sinflarni ajratib chiqish uchun eng yaxshi chegarani topishda bo'ladi. · support vectors aniqlash: chegaralar ustida qo'yilgan va chegaralarga yaqin ma'lumot nuqtalarni "support vectors" deb ataladi. ular, sinflarni ajratib chiqishda asosiy ko'rsatkich ma'lumotlardir. · kernel funksiyasini ishlatish (agar kerak bo'lsa): agar ma'lumotlar linearni olmay turdagi bog'lovchi xossalarga ega bo'lsa, kernel funksiyalari o'zaro bog'lovchilikni aniqlashda yordam beradi. bu funksiyalar ma'lumotlarni boshqa o'lchovlarga o'tkazib, sinflarni ajratishda yordam beradi. · optimal chegarani topish: algoritm ma'lumotlar to'plami ustida yashirin sinflar uchun optimal chegaralarni aniqlab chiqadi. u, sinflarni ajratib chiqishda yaxshi moslashishni ko'rsatuvchi eng yaxshi chegarani topish uchun quriladi. · test ma'lumotlari uchun modelni sinash: o'rganilgan model test ma'lumotlariga qo'llanib, modelning aniqlik darajasini sinab ko'rish uchun ishlatiladi. …

Хотите читать дальше?

Скачайте все 12 страниц бесплатно через Telegram.

Скачать полный файл

О "svm(support vector machines) algoritmini o‘rganish"

o‘zbekiston respublikasi axborot texnologiyalari va kommunikatsiyalarini rivojlantirish vazirligi muhammad al-xorazmiy nomidagi toshkent axborot texnologiyalari universiteti fan: tizim va signallarni qayta ishlash mutaqil ish №1 mavzu: svm(support vector machines) algoritmini o‘rganish bajardi: sadirov abdurazzoq toshkent-2023 mavzu: svm(support vector machines) algoritmini o‘rganish reja kirish 1. svm algoritmi nima uchun ishlatiladi va uning asosiy maqsadi 2. kernel funksiyalari svm da qanday ishlaydi va ularning ro'li nima 3. c va gamma parametrlari svm algoritmi uchun nima ifodalaydi va ularning o'z vazifalari nima 4. svm algoritmi qanday ishlaydi va uning boshlang'ich ma'lumotlarni o'rganish bosqichi qanday o'tadi va modelni qanday o'rganadi xulosa foydalanilgan adabiyotlar kirish: su...

Этот файл содержит 12 стр. в формате DOCX (170,4 КБ). Чтобы скачать "svm(support vector machines) algoritmini o‘rganish", нажмите кнопку Telegram слева.

Теги: svm(support vector machines) al… DOCX 12 стр. Бесплатная загрузка Telegram