logistik regressiya usuli

PPTX 38 стр. 2,3 МБ Бесплатная загрузка

38 стр.

FaylHub.uz

Скачать через Telegram

Размер 2,3 МБ

Тип файла PPTX

Страницы 38

Обновлено Дек 2025

Предварительный просмотр (5 стр.)

Прокрутите вниз 👇

1 / 38

презентация powerpoint mavzu-3. logistik regressiya usuli klassifikatsiya email: spam / spam emas? onlayn tranzaksiyalar: firibgarlik (bor / yo'q)? o'simta: havfli / havfsiz? 0: “salbiy sinf” (masalan, havfsiz o'simta) 1: “ijobiy sinf” (masalan, havfli o'simta) klassifikator chegarasi chiqishi: agar , bashorat qilish “y = 1” agar , bashorat qilish “y = 0” o'simta o'lchami havflimi? (yes) 1 (no) 0 logistik regressiya an'anaviy regressiyadan farqli ravishda, logistik regressiya usuli dastlabki qiymatlar namunasi asosida raqamli o'zgaruvchining qiymatini bashorat qilmaydi. buning o'rniga, funksiyaning qiymati berilgan dastlabki qiymatning ma'lum bir sinfga tegishli bo'lish ehtimolini hisoblaydi. gipotezani ifodalash sigmoid funksiya (logistic funksiya): gipoteza interpretatsiyasi = x kirish uchun y = 1 bo'lishining ehtimolligi bemor 70% ehtimollik bilan o'simtasi havfli namuna: agar “ bilan parametrlangan berilgan x da y = 1 bo'lish ehtimolligi” qaror chegarasi y = 1 y = 0 x1 x2 qaror chegarasi 1 2 3 1 2 3 y=1 taxmin qilindi, agar: bo'lsa, y …

2 / 38

uchun yo'qotish funksiyasi logistik regressiya uchun yo'qotish funksiyasi θ parametrni tanlash kriteriyasi: yangi berilgan x uchun bashorat qilish: logistik regressiya uchun yo'qotish funksiyasi algoritmni optimallashtirish takrorlash (bir vaqtda larning hammasini yangilash) optimallashtiruvchi algoritmlar: birlashtiruvchi gradient (conjugate gradient) bfgs l-bfgs yutuqlari: parametr qiymatini qo'lda tanlash shart emas ko'pincha gradient tushishdan tezroq kamchiligi: murakkab bir nechta sinfli klassifikatsiya email papkalari (teglar): ishdan, do'stlar, oila, dam olish tibbiy diagnostika: sog'lom, shamollar, gripp ob-havo: quyoshli, bulutli, yomg'ir, qor x1 x2 x1 x2 binary classification: multi-class classification: x1 x2 bittasi va boshqalar: class 1: class 2: class 3: x1 x2 x1 x2 x1 x2 chalkashlik matritsasi (confusion matrix) polinomial regressiya polinomial regressiyada x mustaqil o‘zgaruvchisi va y bog‘liq o‘zgaruvchisi o‘rtasidagi bog‘liqlik n-darajali ko‘phad sifatida modellashtiriladi. polinomial regressiya polinomial regressiyada x mustaqil o‘zgaruvchisi va y bog‘liq o‘zgaruvchisi o‘rtasidagi bog‘liqlik m-darajali ko‘phad sifatida modellashtiriladi. polinomial regressiya optimal parametrlarni topish, yo'qotish funksiyalari chiziqli regressiya bilan bir xil ko'rinishda …

3 / 38

76983 195.357833655706 304.44874274661498 386.46034816247601 45.173745173745203 137.83783783783801 234.362934362934 274.517374517375 291.50579150579199 303.08880308880299 42.940038684719497 72.340425531914903 110.251450676983 195.357833655706 304.44874274661498 386.46034816247601 45.173745173745203 137.83783783783801 234.362934362934 274.517374517375 291.50579150579199 303.08880308880299 logistik regressiya ( = sigmoid function) x1 x2 x1 x2 x1 x2 me'yoridan ortiq o'rgatish muammosini hal qilish alomatlar miqdorini kamaytirish. qaysi alomatlarni qoldirish kerakligini qo'lda tanlash; modelni tanlash algoritmlari. regulyarizatsiya. barcha alomatlarni qoldirish, lekin θj parametrlarni qiymatini/kattaligini kamaytirish. y ni bashorat qilishda biroz xissa qo'shadigan juda ko'p alomatlar mavjudligida yaxshi ishlaydi image1.png image2.png image3.png image4.png image5.png image6.png image7.png image8.png image9.png image10.png image100.png image11.png image12.png image13.png image14.png image15.png image16.png image17.png image18.png image22.png image23.png image24.emf image25.emf image26.emf image27.emf image28.emf image29.emf image30.emf image31.emf image32.emf image33.emf image34.emf image19.png image20.png image21.png image24.png image25.png image26.png image27.png image30.png image31.png image43.emf image44.emf image45.emf image32.png image33.png image28.png image29.png image34.png image35.png image50.emf image51.emf image52.emf image53.emf image36.png image37.png image38.png image39.png image40.png image41.png image42.png image43.png image44.png image45.png image46.png image47.png image48.png image49.png image50.png image54.png image55.png image51.png image52.png image53.png image74.emf image75.emf …

4 / 38

image82.emf image74.png image75.png image76.png /docprops/thumbnail.jpeg

5 / 38

Хотите читать дальше?

Скачайте все 38 страниц бесплатно через Telegram.

Скачать полный файл

О "logistik regressiya usuli"

презентация powerpoint mavzu-3. logistik regressiya usuli klassifikatsiya email: spam / spam emas? onlayn tranzaksiyalar: firibgarlik (bor / yo'q)? o'simta: havfli / havfsiz? 0: “salbiy sinf” (masalan, havfsiz o'simta) 1: “ijobiy sinf” (masalan, havfli o'simta) klassifikator chegarasi chiqishi: agar , bashorat qilish “y = 1” agar , bashorat qilish “y = 0” o'simta o'lchami havflimi? (yes) 1 (no) 0 logistik regressiya an'anaviy regressiyadan farqli ravishda, logistik regressiya usuli dastlabki qiymatlar namunasi asosida raqamli o'zgaruvchining qiymatini bashorat qilmaydi. buning o'rniga, funksiyaning qiymati berilgan dastlabki qiymatning ma'lum bir sinfga tegishli bo'lish ehtimolini hisoblaydi. gipotezani ifodalash sigmoid funksiya (logistic funksiya): gipoteza interpretatsiyasi = x kirish u...

Этот файл содержит 38 стр. в формате PPTX (2,3 МБ). Чтобы скачать "logistik regressiya usuli", нажмите кнопку Telegram слева.

Теги: logistik regressiya usuli PPTX 38 стр. Бесплатная загрузка Telegram