|
1. Sun’iy intellek nima? Mashinali o‘qitish va suniy intellekt
|
| bet | 26/32 | | Sana | 20.12.2023 | | Hajmi | 46,87 Kb. | | #125194 |
Bog'liq mashinaliTensorFlow va PyTorch: Bu kutubxonalarni o'z ichiga olganlar ayrimlar tizimini (neural network) o'rnatish, tuzish va tizimni o'rganish uchun ishlatiladi. Ular sinflandirish, regressiya va boshqa mashinali o'qitish modellarini yaratishda yordam beradi.
Keras: Bu kutubxona TensorFlow va PyTorch bilan birgalikda ishlatiladi va tizimni yaratish, o'rganish va o'zgaruvchili regressiya yoki sinflandirish modellarini yaratishda juda qulaylik yaratadi.
Matplotlib va Seaborn: Ma'lumotlarni vizualizatsiya qilish uchun ishlatiladi. Ular grafiklar, grafiklar, taqdimotlar va boshqa vizual tahlil usullarini yaratishda foydalaniladi.
XGBoost va LightGBM: Bu kutubxonalarda gradient darajasini oshirish asosida yaratilgan algoritmlar mavjud. Ular sinflandirish va regressiya masalalarini yechishda ishlatiladi.
Bu kutubxonalardan foydalanib, ma'lumotlarni o'rganish, o'zgaruvchili regressiya, sinflandirish, algoritmlarni yaratish va natijalarni baholash imkoniyatlarini ko'proq usulda rivojlantirish mumkin. Har bir kutubxona o'ziga xos imkoniyatlarga ega va bir qancha masalalar uchun juda foydali bo'ladi.
38. Mantiqiy klassifikator (oddiy Bayes klassifikatori). Bayes teoremasi. Bayes klassifikatori bosqichlari
ChatGPT
Mantiqiy klassifikator yoki oddiy Bayes klassifikatori, ma'lumotlarni sinflandirish uchun qo'llaniladigan oddiy va oson klassifikatsiya algoritmidir. U bu algoritmni asosan har bir sinfning ayrim chiziqlarini o'rganishga asoslanadi. U sinflandirish jarayonida har bir sinfning ayrim chiziqlarini hisoblashda muvaffaqiyatli bo'lishi mumkin.
Oddiy Bayes klassifikatori, Bayes teoremasiga asoslanadi. Bayes teoremasi statistikda, bir hodisa bo'lganligi xossalar bilan bog'liqlikni baholash uchun qo'llaniladi. U hodisalar qo'llanilganligi haqida ma'lumotlarni, boshqa umumiy xossalar bilan bog'liqligini hisoblashda yordam beradi.
Bayes teoremasi:
P(A∣B)=P(B)P(B∣A)⋅P(A)
Bu yerda:
P(A∣B) – B bo'lagan holatda A hodisasi bo'lishining ehtimoli.
P(B∣A) – A hodisasi bo'lganlik holatida B hodisasi bo'lishining ehtimoli.
P(A) – Bepul hodisalar ehtimoli (prior probability).
P(B) – Bepul hodisalar ehtimoli (evidence).
Oddiy Bayes klassifikatori Bosqichlari:
|
| |
