|
Python-da nazorat ostida va nazoratsiz o‘rganish modellarini joriy qilish
|
| bet | 125/182 | | Sana | 19.05.2024 | | Hajmi | 5,69 Mb. | | #244351 |
Bog'liq Python sun\'iy intellekt texnologiyasi Dasrlik 2024Python-da nazorat ostida va nazoratsiz o‘rganish modellarini joriy qilish
Python nazorat qilinadigan va nazoratsiz Mashinali o‘qitish modellarini amalga oshirish uchun Scikit-Learn va TensorFlow kabi bir nechta kuchli kutubxonalarni taqdim etadi . Nazorat qilinadigan modellar allaqachon etiketlangan kirish o‘zgaruvchilari asosida chiqish o‘zgaruvchisini bashorat qilishni o‘z ichiga oladi.
Ba’zi umumiy nazorat ostida o‘rganish algoritmlari quyidagilarni o‘z ichiga oladi:
Chiziqli regressiya : bir yoki bir nechta kirish o‘zgaruvchilari asosida doimiy chiqish o‘zgaruvchisini bashorat qilish.
Vektorli mashinalarni qo‘llab-quvvatlash : ma’lumotlar nuqtalarining turli sinflari orasidagi eng yaxshi chegarani topish.
Qaror daraxtlari : kirish xususiyatlariga asoslangan bashorat qilish uchun daraxtga o‘xshash modeldan foydalanish.
Boshqa tomondan, nazoratsiz modellar ma’lumotlar to‘plamidagi naqsh va munosabatlarni oldindan mavjud bo‘lmagan belgilarsiz aniqlashni o‘z ichiga oladi. Ba’zi umumiy nazoratsiz o‘rganish algoritmlariga quyidagilar kiradi:
K-Klasterlash degani : o‘xshash narsalarni ularning xususiyatlariga qarab guruhlash.
Ierarxik klasterlash : ma’lumotlardagi naqshlarni aniqlash uchun klasterlar ierarxiyasini yaratish.
Asosiy komponentlar tahlili : muhim ma’lumotlarni saqlab qolgan holda yuqori o‘lchamli ma’lumotlarning o‘lchamlarini kamaytirish.
Python ushbu mashinali o‘qitish algoritmlarini amalga oshirishni osonlashtiradi va aks holda ko‘rinmasligi mumkin bo‘lgan tushunchalar va naqshlarni ochish uchun katta ma’lumotlarni o‘rganadi.
Pandas, NumPy va Matplotlib bilan misol
Ushbu misolda biz Bloomington, IN shahri uchun ba’zi trafik iqtibos ma’lumotlarini yuklab olamiz, uni Python-ga yuklaymiz va gistogramma hosil qilamiz. Bunda siz numpy , pandas va matplotlib kabi katta maʼlumotlar bilan ishlash uchun muhim Python kutubxonalariga duch kelasiz .
|
| |
