|
1. Sun’iy intellek nima? Mashinali o‘qitish va suniy intellekt
|
| bet | 25/32 | | Sana | 20.12.2023 | | Hajmi | 46,87 Kb. | | #125194 |
Bog'liq mashinaliMa'lumotlar va maqsadlar:
Ma'lumotlar to'plamini tayyorlang. Masalan, x va y o'zgaruvchilarni o'z ichiga olgan ma'lumotlar.
X o'zgaruvchilarining qiymatlari va y maqsadlari (natijalari) birlikda bo'lishi kerak.
NumPy kutubxonasini import qilish:
pythonCopy code import numpy as np
Ma'lumotlar to'plamini tayyorlash:
X o'zgaruvchilarini moslashgan ma'lumotlar (1D yoki 2D array shaklida).
Y maqsadlarini moslashgan ma'lumotlar (1D array shaklida).
Regressiya modelini yaratish:
X ma'lumotlarini moslashgan ma'lumotlar ustida regresiya modelini tuzish.
Biost, moslashgan modelni o'rganish uchun ma'lumotlar to'plamiga moslashgan regressiya funksiyasini qo'llash.
O'rganish va natijalarni hisoblash:
Modelni o'rganish: Ma'lumotlar to'plami ustida o'zgaruvchili regressiya modelini o'rganish.
Natijalarni hisoblash: Ma'lumotlar to'plami ustida regressiya funksiyasi orqali natijalar chiqariladi.
Mana bir numunaviy kod:
pythonCopy code import numpy as np # Ma'lumotlar tayyorlash X = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) # X o'zgaruvchilari Y = np.array([2, 3, 4, 5, 6]) # Y maqsadlari # Regressiya modelini yaratish def linear_regression(x): return 2 * x + 1 # O'zgaruvchili regressiya modeli (masalan, 2x + 1) # O'rganish va natijalarni hisoblash Y_pred = linear_regression(X) # Natijalarni chiqarish print("Maqsadlar: ", Y) print("Bashoratlar: ", Y_pred)
Ko'p o'zgaruvchili regressiya masalalarini yechish uchun mos funksiyalarni yaratish, o'rganish qo'llash va natijalarni baholash zarur bo'ladi. NumPy kutubxonasida matematik funksiyalar va ma'lumotlarni ishlash uchun qulay usullar mavjudligi tufayli, regressiya masalalarini o'rganish ham juda oddiyroq.
37. Python dasturlash tilining mashinali o‘qitish masalalarini yechishga xizmat qiladigan kutubxonalari.
ChatGPT
Python dasturlash tilida mashinali o'qitish masalalarini yechish uchun bir nechta kuchli kutubxonalardan foydalaniladi. Bu kutubxonalarning ba'zilari:
NumPy: Ma'lumotlarni massivlar va matematik amallarni bajarish uchun juda foydalaniladigan kutubxona. Ma'lumotlar ustida amallar (hisob-kitob, massivlar ustida operatsiyalar) bajarishda qulaylik yaratadi.
Pandas: Ma'lumotlarni analiz qilish va tahlil qilish uchun foydalaniladigan kutubxona. Ma'lumotlar ustida filtratsiya, tartiblash, ma'lumotlar jadvaliga o'girish-qaytarish imkoniyatlarini beradi.
Scikit-learn: Bu kutubxona mashinali o'qitish uchun keng qo'llaniladi. Uning ichida ko'p xil algoritmlar (sinflandirish, regressiya, qatorli tahlil, o'zga vaqtincha tizim) mavjud. Ma'lumotlarni tahlil qilish va tizim o'rganish jarayonlarida juda yaxshi yordam beradi.
|
| |
