mashinali oʻqitishning chiziqli regressiya usullari

DOCX 12 sahifa 1,1 MB Bepul yuklash

12 sahifa

FaylHub.uz

Telegram orqali yuklab olish

Hajm 1,1 MB

Fayl turi DOCX

Sahifalar 12

Yangilangan Dek 2025

Sahifa ko'rinishi (5 sahifa)

Pastga aylantiring 👇

1 / 12

o‘zbekiston respublikasi oliy ta’lim ,fan va innovatsiyalar vazirligi farg‘ona davlat texnika universiteti pochta aloqasibtexnologiyalar fakulteti kompyuter muxandisligi va su’niy intellekt kafedrasi “suniy intellekt asoslari “ fanidan mustaqil ishi bajardi: 770-23( ) guruh talabasi asadboyeva go'zal qabul qildi: km va si kafedrasi professori d.a.xalilov farg‘ona-2025 y mashinali oʻqitishning chiziqli regressiya usullari. reja: 1.kirish 2. mashinani oʻqitishning qanday usullari bor? 3. chiziqli regressiya 4. chiziqli regressiya tushunchasi 5. amaliy dasturlash misoli (c++ tilida). 6. xulosa. 7.adabiyotlar. oʻzbek tilida: ushbu mustaqil ishda mashinali oʻqitishning asosiy usullaridan biri boʻlgan chiziqli regressiya tahlil qilinadi. unda chiziqli regressiya modelining nazariy asoslari, oddiy va ko‘p o‘zgaruvchili regressiya turlari, model parametrlarini hisoblash usullari, xususan gradient tushishi va kamida kvadratlar usuli ko‘rib chiqiladi. shuningdek, c++ dasturlash tilida oddiy amaliy misol orqali model qanday ishlashi tushuntiriladi. ushbu usulning real hayotdagi qo‘llanilishi, afzalliklari va cheklovlari ham tahlil qilinadi. русском языке: в данной курсовой работе рассматривается один из основных методов машинного обучения …

2 / 12

method. a simple practical example is provided using the c++ programming language to demonstrate how the model works. the paper also analyzes its real-world applications, as well as its advantages and limitations. kirish. hozirgi raqamli davrda inson faoliyatining turli sohalarida katta hajmdagi ma’lumotlarni to‘plash, saqlash va tahlil qilish ehtiyoji ortib bormoqda. shu bilan birga, bu ma’lumotlardan foydali bilimlarni ajratib olish va qaror qabul qilishda avtomatlashtirilgan usullarga bo‘lgan talab ham sezilarli darajada oshdi. aynan shu ehtiyoj mashinali o‘qitish (machine learning) sohasining tez sur’atlar bilan rivojlanishiga sabab bo‘lmoqda. mashinali o‘qitish — bu kompyuter tizimlariga oldindan dasturlashtirmasdan, tajriba orqali o‘zini o‘zi o‘rgatish imkonini beruvchi sun’iy intellekt yo‘nalishidir. uning asosiy maqsadi — mavjud ma’lumotlarga tayanib, kelajakdagi natijalarni aniqlash, klassifikatsiya yoki bashorat qilishdir. bu yo‘nalishda ko‘plab algoritmlar mavjud bo‘lib, ulardan biri va eng soddalaridan biri — chiziqli regressiya hisoblanadi. chiziqli regressiya — bu statistik model bo‘lib, u bir yoki bir nechta mustaqil o‘zgaruvchilar yordamida bog‘liq …

3 / 12

ay usullari bor? mashinani oʻqitish — sunʼiy intellektning kompyuterlarga biron-bir dasturlashsiz tajribadan oʻrganish imkoniyatini beradigan sohasi. texnologiya katta hajmdagi maʼlumotlarni qayta ishlash, ulardagi qonuniyatlarni aniqlash va yuqori aniqlik bilan prognoz qilishga imkon beradi. yugurish vaqtida siz uchun maxsus yaratilgan pleylistning ishga tushishi yoki qiziqishlaringizga koʻra mahsulotlar toʻplamini koʻrishingiz — bularning barchasi mashinani oʻqitish natijasidir. maqolada kompyuterlarning qanday oʻqishi, foydalanuvchilar yordami, qachon ularga oʻqituvchi kerak boʻlishi haqida va boshqa mavzularda soʻz yuritamiz. mashinani oʻqitishning uch turi mavjud: nazorat ostidagi oʻqitish. oʻqitish boshlanishidan oldin “oʻqituvchi”, yaʼni odam toʻgʻri javobni biladi. faqat mashinani toʻgʻri javobni tanlash mantigʻini tushunishga oʻrgatish kerak boʻladi. nazorat qilinmaydigan oʻqitish. oʻqitish boshlanishidan oldin toʻgʻri javoblar boʻlmaydi. model maʼlumotlarning katta massivini tahlil qilishni, yashirin bogʻliqlik va algoritmlarni qidirishni oʻrganadi. mustahkamlovchi oʻqitish. oʻqitish foydalanuvchi amallarining variativligi asosida amalga oshiriladi. misol sifatida kompyuter bilan shaxmat, narda yoki shashka oʻyinlarini keltirish mumkin. model foydalanuvchilarning yurishlarini eslab qoladi va strategiyani oldindan hisoblashni oʻrganadi. maqolada …

4 / 12

digan sodda usul ekanini tushunish muhim. qaysi maqsadlarda foydalaniladi: uy-joy narxlari, aksiyalarni baholash, sotishni prognozlashda. mantiqiy regressiya mashinani oʻqitishning obyektlarni tasnif va toifalarga ajratish imkonini beradigan yana bir oddiy mexanizmi. chiziqli regressiya singari bu algoritm ham kam sonli bogʻlanishlar bilan ishlaydi va tadqiqot mavzusini atigi ikkita toifaga ajratadi. masalan, abituriyentlarni imtihonning oʻtish ballari chegarasidan oʻtgan va oʻtmaganlarga ajratish vazifasi berilgan. agar biz oʻtish qiymatini 150 ball deb belgilasak, model abituriyentlarni undan yuqori va past toifalarga ajratadi. shu bilan birga, mantiqiy regressiya yordamida imtihonni 160–180, 180–200 ball bilan topshirganlar foizini bilsa boʻladi. oʻtganlar orasida yigitlar yoki qizlar, shahar yoki qishloq aholisi koʻproq boʻlganini aniqlab boʻlmaydi. shu bilan birga, statistikani tasniflash orqali voqealar sodir boʻlishini prognoz qilish imkoniyatiga ega boʻlamiz. qaysi maqsadlarda foydalaniladi: bank tomonidan kreditlashda defolt ehtimolini baholash uchun. hal qiluvchi daraxtlar hal qiluvchi daraxtlar yoki qaror qabul qilish daraxtlari yanada murakkab algoritm. u turli xil sharoitlarni qamrab olishga va maʼlumotlarni …

5 / 12

larining butun boshli oʻrmoni. algoritm maʼlumotni bitta daraxt orqali emas, balki variativ natijalarga ega yuzlab daraxtlar orqali oʻtkazadi. shu tarzda tahlil yanada aniqroq boʻladi. har bir daraxtni tahlil qilish natijalari eng ommabopiga asoslangan holda umumiy qaror koʻrinishida yigʻiladi. qaysi maqsadlarda foydalaniladi: bioinformatikadagi genom tahlili kabi katta maʼlumotlar toʻplamlari uchun. daraxtlarning butun boshli oʻrmoni kerakli natijani bermagan taqdirda busting yordamga keladi. bu usulni tushunish oson: xatoga yoʻl qoʻyadigan birinchi daraxtni quramiz. bu xatoga tayangan holda ikkinchi daraxtni quramiz. u yana xato qiladi. xatoni koʻrsatamiz va uchinchi daraxtni quramiz. bu harakatlar natija maksimal aniqlikka erishgunga qadar davom etadi. natija maksimal aniqlikka erishganini qanday aniqlash mumkin? bu juda oson: dastlab daraxtlar xatolarini tahlil qilib, aniqroq natija beradi. soʻngra aniqlik choʻqqisiga chiqadi va yana koʻproq xatolarga yoʻl qoʻya boshlaydi. bu usulda eng muhimi oʻz vaqtida toʻxtashdir. qaysi maqsadlarda foydalaniladi: moliya sohasida xatarlarni boshqarish uchun. k-yaqin qoʻshnilar usuli bu oʻqitish algoritmi oʻxshash xususiyatlarga ega obyektlarni …

Ko'proq o'qimoqchimisiz?

Barcha 12 sahifani Telegram orqali bepul yuklab oling.

To'liq faylni yuklab olish

"mashinali oʻqitishning chiziqli regressiya usullari" haqida

o‘zbekiston respublikasi oliy ta’lim ,fan va innovatsiyalar vazirligi farg‘ona davlat texnika universiteti pochta aloqasibtexnologiyalar fakulteti kompyuter muxandisligi va su’niy intellekt kafedrasi “suniy intellekt asoslari “ fanidan mustaqil ishi bajardi: 770-23( ) guruh talabasi asadboyeva go'zal qabul qildi: km va si kafedrasi professori d.a.xalilov farg‘ona-2025 y mashinali oʻqitishning chiziqli regressiya usullari. reja: 1.kirish 2. mashinani oʻqitishning qanday usullari bor? 3. chiziqli regressiya 4. chiziqli regressiya tushunchasi 5. amaliy dasturlash misoli (c++ tilida). 6. xulosa. 7.adabiyotlar. oʻzbek tilida: ushbu mustaqil ishda mashinali oʻqitishning asosiy usullaridan biri boʻlgan chiziqli regressiya tahlil qilinadi. unda chiziqli regressiya modelining nazariy asoslari, oddi...

Bu fayl DOCX formatida 12 sahifadan iborat (1,1 MB). "mashinali oʻqitishning chiziqli regressiya usullari"ni yuklab olish uchun chap tomondagi Telegram tugmasini bosing.

Teglar: mashinali oʻqitishning chiziqli… DOCX 12 sahifa Bepul yuklash Telegram