|
An’anaviy aq modellari Ehtimoliy indekslash modeli
|
| bet | 1/4 | | Sana | 15.04.2024 | | Hajmi | 137.08 Kb. | | #195772 |
Bog'liq Ehtimollikka asoslangan AQT мустақил иш, МУСТАҚИЛ ИШ КЎРСАТМА, ААМ ва Х сиртқи услубий кўрсатма (1), ААМ ва Х сиртқи услубий кўрсатма (5), ААМ ва Х сиртқи услубий кўрсатма, Kitobxonlarda o‘qish madaniyatini tarbiyalashning maqsad va vazi, SKA 060-19 guruh talabasi Djiyanova Zulfiya Ravshan qizi, Kutubxona qo\'llanmasi, Nomli toshkent davlat pedagogika universiteti, Axborot – kutubxona muassasalarida o’tkaziladigan ommaviy tadbir-fayllar.org, SKA 062-19 guruh talabasi XODJAKULOVA RUSHANA NABIJONOVNA, Mavzu Rahbar faoliyatining, Aliqulova Marjona Ravshanbek qizi 060-19, 060-19 Qodirov Tajimurod Xudoyberdiyevich, 1507561542 69163 Ehtimoliy indekslash modeli - Terminlar vaznini rasmiy ravishda belgilashga harakat qiladigan bir nechta yondashuvlar ehtimollik nazariyasiga asoslanadi. Biror narsaning ehtimolligi tushunchasi, masalan, P(R) bilan belgilangan tegishlilik ehtimoli odatda eksperiment tushunchasi orqali rasmiylashtiriladi, bunda eksperiment kuzatuv jarayonidir. Tajribaning barcha mumkin bo'lgan natijalari to'plamiga namuna maydoni deyiladi. P(R) holatida namuna maydoni {tegishli, tegishli bo’lmagam} bo'lishi mumkin va biz {0, 1} qiymatlarini olish uchun R tasodifiy o'zgaruvchini belgilashimiz mumkin, bu erda 0 = tegishli bo’lmagan va 1 = tegishli.
Keling, tasodifiy to'plamdan bitta hujjatni oladigan tajribani ko’rib chiqsak. Agar biz to'plamdagi tegishli hujjatlarning sonini bilsak, aytaylik, 100 ta hujjat tegishli va biz to'plamdagi hujjatlarning umumiy sonini bilsak, masalan, 1 million, u holda bu ikkisining koeffitsienti tegishlilik ehtimolini quyidagicha aniqlaydi P(R=1) = 100/1000 000 = 0,0001. Faraz qilaylik, P(Dk) hujjatda {0, 1} namunaviy fazoga ega bo‘lgan k atamasi bo‘lish ehtimoli, (0 = hujjatda k atamasi mavjud emas, 1 = hujjatda k atamasi mavjud), u holda biz {(0, 0), (0, 1), (1, 0) va (1, 1)} natijalar bilan birgalikda ehtimollik taqsimotini belgilash uchun P(R,Dk) dan foydalanamiz va biz P(R|Dk) dan foydalanamiz. ) shartli ehtimollik taqsimotini natijalar bilan belgilash uchun {0, 1}. Demak, P(R=1|Dk=1) k atamasi bo‘lgan hujjatlarni ko‘rib chiqsak. Keling, tasodifiy to'plamdan bitta hujjatni oladigan tajribani ko’rib chiqsak. Agar biz to'plamdagi tegishli hujjatlarning sonini bilsak, aytaylik, 100 ta hujjat tegishli va biz to'plamdagi hujjatlarning umumiy sonini bilsak, masalan, 1 million, u holda bu ikkisining koeffitsienti tegishlilik ehtimolini quyidagicha aniqlaydi P(R=1) = 100/1000 000 = 0,0001. Faraz qilaylik, P(Dk) hujjatda {0, 1} namunaviy fazoga ega bo‘lgan k atamasi bo‘lish ehtimoli, (0 = hujjatda k atamasi mavjud emas, 1 = hujjatda k atamasi mavjud), u holda biz {(0, 0), (0, 1), (1, 0) va (1, 1)} natijalar bilan birgalikda ehtimollik taqsimotini belgilash uchun P(R,Dk) dan foydalanamiz va biz P(R|Dk) dan foydalanamiz. ) shartli ehtimollik taqsimotini natijalar bilan belgilash uchun {0, 1}. Demak, P(R=1|Dk=1) k atamasi bo‘lgan hujjatlarni ko‘rib chiqsak.
|
| |
