|
Ma'lumotlar ustida masofa hisoblash
|
| bet | 19/32 | | Sana | 20.12.2023 | | Hajmi | 46,87 Kb. | | #125194 |
Bog'liq mashinali durdona struktura 1-mustaqil, 111111 (1) (1) (1) (1), cfg ch1 vol 2 (1), 89S51 platformasi (1), hadamard, 2-Tajriba ishi, 6-Tajriba ishi, Mavzu mantiqiy elementlar va sxemalar-fayllar.org, Raqamli qurilmalarni loyihalashga kirish-fayllar.org, METROLOGIYA VA STANDARTLASHTIRISHMa'lumotlar ustida masofa hisoblash: Ma'lumotlar o'rtasidagi masofalar (oddiylik, Euclidean masofasi kabi) hisoblanadi. Ushbu masofalar orqali har bir ma'lumot K ta eng yaqin ma'lumotlarni aniqlab oladi.
K ta eng yaqin ma'lumotlarni tanlash: Har bir ma'lumot K ta eng yaqin ma'lumotlarni topib oladi.
Ko'plikni aniqlash: K ta eng yaqin ma'lumotlar ichidagi ko'plikni aniqlash uchun sinflar yoki klasslar bo'yicha ko'pliklar hisoblanadi.
Natijani aniqlash: Ko'pliklar hisoblangandan so'ng, yangi ma'lumot uning eng ko'p kelgan sinfi yoki klassini oladi. Agar ko'pliklar o'xshash bo'lsa, uning ko'rsatilishi bo'yicha guruhlash juda qiyin bo'lishi mumkin.
KNN algoritmi juda sodda va oson tushunarli bo'lib, oddiy ko'pliklar va oddiy masofalar orqali ma'lumotlarni klassifikatsiya qilishda foydalaniladi. Bu algoritm sinchik va to'g'ri natijalarni olishda yordam beradi, ammo uning "K" qiymati va masofa o'lchovlarining aniqlanishi uchun kriteriyalar muhimdir.
27. KNN orqali sinflashtirish va regressiya masalasini yechish.
ChatGPT
KNN (K-Nearest Neighbors) va regressiya ikkala metod ma'lumotlarni ustunlar orqali taqsimlashda foydalaniladigan algoritmlardir, lekin ularning foydalangan usullari farq qiladi.
KNN sinflashtirish uchun ishlatiladi. Bu algoritmda, yangi ma'lumotlarni sinflandirish uchun, ularning qarashli bo'lgan k ko'p eng yaqin qo'shni belgilangan ma'lumotlarga (ko'p o'zgaruvchili) qarashli sinflar. Yangi ma'lumotlar taqdim etilganda, ularning k ko'p eng yaqin qo'shni belgilangan ma'lumotlarga qarashli bo'lsa, ular shu qo'shni belgilangan ma'lumotlar sinfiga qo'shiladi.
Regressiya esa, qiymatlarni (ko'p o'zgaruvchili) kiritilgan ma'lumotlar asosida qisqa muddatli qiymatlarni aniqlashda foydalaniladi. Bu metod ma'lumotlar ustida o'zgaruvchili muniq (continuous) qiymatlar olish uchun ishlatiladi. Misol uchun, bir narsani yuqoriga ko'tarish, narxlarni bashorat qilish yoki boshqa o'zgaruvchilarni aniqlash uchun regressiya ishlatiladi.
Bularning ikkalasi ham ma'lumotlarni qarashli ko'rsatuvlar bo'yicha ushlab turishga asoslangan, lekin ulardagi asosiy farq, KNN sinflashtirishda qarashli sinf belgilanadi, regressiyada esa qiymatlar olinadi.
Sizning maqsadingiz va ma'lumotlar turlari bo'yicha, KNN yoki regressiya qaysi yo'l bilan ma'lumotlarni amalga oshirishga qodir bo'lishi mumkinligini o'rganishingiz kerak. Agar ma'lumotlar sinflangan bo'lsa, KNN foydalanish mumkin, ammo ma'lumotlar ko'p o'zgaruvchili qiymatlar bo'lsa, regressiya usuli ko'rsatilishi mumkin. Bu algoritmlarni sifatli natijalar olish uchun ma'lumotlaringizning xususiyatlari va talablarini tushunish juda muhimdir.
28. Sinflashtirishning SVM algoritmi. SVM algoritmida suppor vectors tushunchasi. yadro(kernal) funksiyalarining vazifasi.
ChatGPT
SVM (Support Vector Machine) algoritmi sinflashtirish uchun juda mashhur bo'lgan metod. Bu algoritmda, ma'lumotlar orasidagi farqni ko'rsatuvchi eng yaxshi ayrim chizig'i yoki sinf ko'rsatkichini aniqlash uchun ishlatiladi. SVM orqali, ma'lumotlar o'zaro bo'ylab chiziladigan o'ng va chapa chiziq orqali ayrimlangan joylarga joylashtiriladi.
Support Vector Machine (SVM) algoritmi "support vectors" (qo'llab quvvatlash vektorlari) tushunchasiga asoslangan. Bu vektorlar, ayrim chizig'ining aniqlangan joyida joylashgan ma'lumotlar to'plami. SVM ma'lumotlarni sinflandirish uchun o'ng va chapa chiziq orqali ayrim chizig'i chizishda, qo'llab quvvatlash vektorlari bu chiziqqa yaqin joylashgan ma'lumotlardir.
Yadro (kernel) funksiyalari SVM algoritmining ma'lumotlarni ikki sinfga bo'lib ajratish uchun foydalaniladigan funksiyalar. Kernel funksiyalari aslida ma'lumotlar orasidagi tartibni o'zgartirmasdan, ularga ko'proq bo'sh joy keltirish orqali ma'lumotlarni ko'rsatuvlar orqali ayrimlash imkoniyatini yaratadi.
Ko'p kamida uchta turdagi mashhur kernel funksiyalari mavjud:
Linear Kernel: Ma'lumotlar o'zaro linearni ayrimlash uchun ishlatiladi.
Polynomial Kernel: Ma'lumotlarni polinomial (darajali) shaklga olib chiqish uchun foydalaniladi.
Gaussian (RBF) Kernel: Radial Basis Function (RBF) yoki Gaussian kernel, ma'lumotlar orasidagi masofani o'lchaydigan non-linearni ayrimlash uchun ishlatiladi.
Bu kernel funksiyalari, ma'lumotlarning kompleks strukturasi va to'plamlarining o'zaro munosabatlari uchun ayrimlashda yordam beradi. Masofa, tartib va qo'shimcha parametrlar yadro funksiyasiga bog'liq bo'lib, ularni aniqlovchi ma'lumotlarning xususiyatlari va ayrimlash talablari bo'yicha tanlash zarur.
SVM algoritmi, kernel funksiyalari orqali ma'lumotlarni xil ayrimlash uchun moslashtirilgan, shuningdek, qo'llab quvvatlash vektorlarini aniqlab chiqadi va bu vektorlar orqali sinflandirish amalini amalga oshiradi. Bu esa, non-linearni ayrimlash uchun kerakli bo'lgan masofa va kompleksliklarni qondiradi.
29. Mashinali o‘qitishda foydalaniladigan ochiqlangan datasetlar. IRIS va MNIST datasetlariga ta’rif bering.
ChatGPT
Iris va MNIST datasetlari mashhur ma'lumotlar to'plamlaridir, ulardan biri o'tkir ma'lumotlar to'plami, ikkinchisi esa tasvir (image) ma'lumotlari to'plami.
|
| |
