|
Jizzax filiali amaliy matematika fakulteti «kompyuter ilmlari va dasturlashtirish»
|
| bet | 1/4 | | Sana | 12.05.2023 | | Hajmi | 394.89 Kb. | | #58925 |
Bog'liq yangi intellekt Axborot xati konf. ADU, Mayers- Briggs qo\'shimcha, 36-qo\'shma qaror, 27.04.2022, Oila tushunchasi, uning turlari va shakillari, fHy1I56Pj1m1Sqci4f9q3e28B9S0AiBM, dars ishlanma, 11-21-ALGORITMIK TILLAR VA DASTURLASH, Мустақил ишни ташкиллаштириш, Иқтибослик учун, Документ Microsoft Word, Calendar plan-RAQAMLI VA AXBOROT TEXNOLOGIYALARI (2), статья, Исмаилова Н С , Шагазатов У У Жахон иқтисодиёти ва халқаро (1), A5
OʻZBEKISTON RESPUBLIKASI OLIY VA O‘RTA MAXSUS TA’LIM VAZIRLIGI
MIRZO ULUG‘BEK NOMIDAGI MILLIY UNIVERSITETININIG
JIZZAX FILIALI
AMALIY MATEMATIKA FAKULTETI
«KOMPYUTER ILMLARI VA DASTURLASHTIRISH» kafedrasi
“SUN’IY INTELLEKT VA NEYRO`NTORLI TEXNALOGIYALAR” FANIDAN
MUSTAQIL ISH
Mavzu: Tayanch vektorlar mashinalar
Bajardi: “Kompyuter ilmlari dasturlash texnologiyasi” yoʻnalishi 2-kurs
11-21guruh talabasi Kenjaboyev Samandar
Tekshirdi: Ergashev.S.B
Jizzax – 2023
Reja:
1. Vektorli mashinalarni haqida
2. Vektorli mashinalarida SVM
3. SVM asosiy funktsiyalari
4. Xulosa
Vektorli mashinalarni qo'llab-quvvatlang! (Vektorli mashinalarni qo'llab-quvvatlash) Agar hal qilinadigan muammo nazorat qilinadigan ikkilik tasniflardan biri bo'lsa, SVM (Support vektor mashinasi) dan foydalanish mumkin. Ya'ni, biz yangi ko'rinmas ob'ektlarni (kategoriya noma'lum) ularning xususiyatlariga va allaqachon tasniflangan ma'lum misollar to'plamiga qarab ikkita alohida guruhga ajratmoqchi bo'lganimizda SVM algoritmlaridan foydalanishimiz mumkin. Bunday tizimning yaqqol namunasi, avval ijobiy yoki salbiy deb tasniflangan boshqa hujjatlar asosida bir qator yangi hujjatlarni ijobiy yoki salbiy deb guruhlash orqali tasniflashdir. Yoki shunga o'xshash tarzda, odamlar tomonidan allaqachon spam yoki spam bo'lmagan deb belgilangan hujjatlarning katta to'plamiga asoslanib, biz kiruvchi xatlarni spam yoki spam bo'lmagan deb tasniflashimiz mumkin.
SVMlar bunday vaziyatlar uchun juda foydali algoritmlardir. Yordam vektor mashinasi vaziyatni har bir o'lchami ma'lum bir ob'ektning "xususiyatini" ifodalovchi chekli o'lchovli vektor maydoni bo'lgan xususiyat maydonini qurish orqali modellashtiradi. Spam-pochta yoki hujjatlar tasnifi kontekstida har bir "xususiyat" ma'lum bir so'zning tarqalishiga yoki bu so'z qanchalik muhimligiga bog'liq. SVM ning maqsadi ma'lum bir toifaga yangi ko'rinmas ob'ektlarni tayinlaydigan model yaratishdir. Bu funksiyalar maydonining chiziqli boʻlinishini ikki toifaga boʻlish orqali amalga oshirishga harakat qiladi. Yangi koʻrinmaydigan obʼyektlardagi (masalan, hujjatlar/elektron pochta xabarlari) funksiyalarga asoslanib, toifani (masalan, spam yoki spam boʻlmagan) “yuqorida” yoki “ ostida" bir nechta ajratish tekisligi (giperplane ). "joylar. Bu ehtimolli bo'lmagan chiziqli tasniflagichga misol bo'ladi. Bu dargumon, chunki yangi ob'ektlardagi xususiyatlar ularning mulk maydonida aniq joylashishini aniqlaydi.
Nima uchun SVM lardan foydalanish kerak; Yordam vektor mashinalari (SVMs) tasniflash va regressiya tahlili uchun ishlatiladigan ma'lumotlarni tahlil qiladigan bog'liq o'rganish algoritmlari bilan nazorat qilinadigan o'rganish modellari.Ular mavjud ma'lumotlardan yangi naqshlarni aniqlash uchun katta hajmdagi ma'lumotlarni tahlil qiladilar. SVMlar quyidagi rasmda ko'rsatilganidek, ma'lumotlar to'plamini ikkita sinfga eng yaxshi ajratadigan giperplanni topish maqsadida yaratilgan. Yordam vektorlari; Yordam vektorlari oddiy kuzatishning koordinatalaridir. Yordam vektor mashinasi bu ikki sinfni (tekislik/chiziq) eng yaxshi ajratib turadigan chegara chiziqlari.Qo'llab-quvvatlash vektorlari qaror yuzasiga (yoki giperplanga) eng yaqin ma'lumotlar nuqtalari.Ular tasniflash uchun eng qiyin ma'lumotlar nuqtalari.Qaror yuzasining optimal joylashuviga bevosita ta'sir qiladi. Biz optimal giperplanning eng past "imkoniyat" ga ega bo'lgan funktsiyalar sinfidan kelib chiqishini ko'rsatishimiz mumkin. Qo'llab-quvvatlovchi vektorlar giperplanning eng yaqin ma'lumotlar nuqtalari, shuning uchun ular ma'lumotlar to'plamini ajratuvchi giperplanning o'rnini o'zgartiradigan nuqtalardir. Shuning uchun ularni ma'lumotlar to'plamining muhim elementlari sifatida ko'rib chiqish mumkin.
|
| |
