• Keling, bir necha xil usullar bilan bajaradigan operatsiyalarni misol qilib olaylik;
  • Jizzax filiali amaliy matematika fakulteti «kompyuter ilmlari va dasturlashtirish»




    Download 394.89 Kb.
    bet2/4
    Sana12.05.2023
    Hajmi394.89 Kb.
    #58925
    1   2   3   4
    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
    Giper tekislik nima? Oddiy misol sifatida, faqat ikkita xususiyatga ega bo'lgan tasniflash vazifasi uchun biz giperplanni ma'lumotlar to'plamini chiziqli ravishda ajratib turadigan va tasniflaydigan chiziq deb tasavvur qilishimiz mumkin. Biz bu haqda shunday o'ylashimiz mumkin, bizning ma'lumotlar nuqtalarimiz giperplandan qanchalik uzoqda bo'lsa, ularning to'g'ri tasniflanganligiga ishonchimiz ko'proq bo'ladi. Shuning uchun biz ma'lumotlar nuqtalarimiz giperplandan iloji boricha uzoqroq bo'lishini xohlaymiz. Shunday qilib, yangi sinov ma'lumotlari qo'shilganda, qo'nish giperplanining istalgan tomoni biz unga tayinlagan sinfni belgilaydi. To'g'ri tekislikni (giperplane) qanday topish mumkin? Ma'lumotlar ichidagi ikkita sinfni qanday qilib yaxshiroq farqlashimiz mumkin? Samolyot va ikkala klasterdan eng yaqin ma'lumot nuqtasi orasidagi masofa chekka deb nomlanadi. Maqsad, yangi ma'lumotlarni to'g'ri tasniflash imkoniyatini oshirib, giperplan va o'quv majmuasining istalgan nuqtasi o'rtasida mumkin bo'lgan eng yuqori chegaraga ega giperplanni tanlashdir. Ajratilgan hududda hech qachon ma'lumot nuqtalari bo'lmasligi kerak. Agar aniq giperplan bo'lmasa-chi? Ma'lumotlar ko'pincha yuqoridagi jadvalda ko'rsatilgan oddiy misolimiz kabi toza emas.
    Ma'lumotlar to'plami odatda chiziqli bo'lmagan ma'lumotlar to'plamini ifodalovchi aralash elementlar to'plamiga o'xshaydi. Ma'lumotlar to'plamini yuqoridagi kabi tasniflash uchun ma'lumotlarning 2D ko'rinishidan 3D ko'rinishiga o'tish kerak. Buni yanada soddalashtirilgan misol bilan tushuntirishimiz mumkin. Tasavvur qiling-a, yuqoridagi ikkita rangli to'p to'plamimiz qog'ozga qo'yildi va o'sha sahifa to'satdan ko'tarildi va to'plar havoga otildi. To'plar havoda bo'lsada, ularni ajratib olishimiz kerak bo'lgan yozuv varag'idan foydalanamiz. Shunday qilib, to'plarni "olib tashlash" ma'lumotlarni yuqoriroq o'lchamga solishni anglatadi. Bu jarayon yadro hiylasi deb ataladi. Endi biz uchinchi o'lchamdamiz, bizning giperplanamiz endi chiziq bo'la olmaydi. Va ajratish tekisligi endi yuqoridagi misolda ko'rsatilganidek, tekislik bo'lishi kerak. Bu erda bizga berilgan ma'lumotlar shundan iboratki, ma'lumotlarni ajratish uchun giperplan yaratilgunga qadar ma'lumotlar yuqori o'lchamlarga ko'rsatilishi davom etadi.Endi bu jarayon qanday ishlashini ko'rib chiqaylik! Keling, qanday qilib to'g'ri giperplanni aniqlashimiz mumkinligini ko'rib chiqaylik.To'g'ri giperplanni aniqlash; "Ikki sinfni eng yaxshi ajratib turadigan giper-samolyot tanlanadi.
    "Keling, bir necha xil usullar bilan bajaradigan operatsiyalarni misol qilib olaylik;
    1.To‘g‘ri giperplanni aniqlang (1-usulda): Bu erda bizda uchta giperplan mavjud (A, B va C). Endi yulduz va aylanani tasniflash uchun to'g'ri tekislikni aniqlaymiz. Ushbu misolda biz "B" tekisligi yoki ajratuvchi bizning tasniflash jarayonini mukammal bajargan deb aytishimiz mumkin.



    2. To'g'ri giperplanni aniqlang (2-usul): Bu erda bizda uchta giperplan (A, B va C) bor va ularning barchasi sinflarni yaxshi ajratib turadi. Endi to'g'ri giperplanni qanday aniqlashimiz mumkin? Bu erda eng yaqin ma'lumotlar nuqtasi (sinflardan biri) va giperplane o'rtasidagi masofani maksimal darajada oshirish bizga to'g'ri giperplanni aniqlashga yordam beradi. Bu masofa Margin masofasi deb ataladi. Keling, quyidagi rasmga qaraylik: A va B ga nisbatan giperplanning C chegarasi yuqori ekanligini ko'rishimiz mumkin. Shuning uchun biz to'g'ri giper tekislikni C deb hisoblaymiz. Yuqori marjali giperplanni tanlashning yana bir muhim sababi bu mustahkamlikdir. Agar biz past chegarali giperplanni tanlasak, noto'g'ri tasniflash ehtimoli yuqori bo'ladi.

    3.To'g'ri giperplanni aniqlaymiz (usul-3) Sizlardan ba'zilaringiz B gipertekisligini tanlagan bo'lishingiz mumkin, chunki uning chegarasi A ga qaraganda yuqori, lekin bu erda biz B hiper tekisligida tasniflash xatosini kuzatamiz va biz to'g'ri giperplan A bu deb aytishimiz mumkin, chunki A qavs barcha turli turlarni to'g'ri tasniflaydi.

    4. Ikki sinfni tasniflay olamizmi?(4-usuli) Yuqoridagi rasmda biz ikkita sinfni to'g'ri chiziq yordamida ajrata olmaymiz, chunki yulduzlardan biri boshqa (doira) sinfining maydonida chet sifatida joylashgan. Boshqa ekstremal yulduz yulduzlar sinfi uchun chetga o'xshaydi. SVM cheklovchilarni e'tiborsiz qoldirish va maksimal chegara bilan giperplanni topish qobiliyatiga ega. Shuning uchun, biz SVMni o'zgacha ko'rsatkichlarga qarshi mustahkam deb ayta olamiz.

    5. Sinflarga bo'linadigan giper tekislikni topish (5-usul) Quyidagi stsenariyda ikkita sinf o'rtasida chiziqli ajratish bo'lishi mumkin emas, shuning uchun SVM bu ikki sinfni qanday tasniflashi mumkin? Hozirgacha biz faqat chiziqli giperplanni o'rgandik. SVM ham bu muammoni hal qilishi mumkin. Ushbu vaziyatni hal qilish uchun qo'shimcha xususiyat qo'llaniladi. Bu yerda biz yangi z = x^2 + y^2 xossasini qo'shamiz. Keling, x va z o'qlarida ma'lumotlar nuqtalarini chizamiz: Yuqoridagi jadvalda e'tiborga olish kerak bo'lgan fikrlar: z uchun barcha qiymatlar har doim ijobiydir, chunki z x va y ning kvadrat yig'indisidir Asl grafikda qizil doiralar x va y o'qlarining kelib chiqishi yaqinida paydo bo'ladi, natijada z-qiymati past bo'ladi va yulduzning z-qiymati boshlang'ichdan nisbatan yuqori bo'ladi. SVMda bu ikki sinf o'rtasida chiziqli giperplanega ega bo'lish oson. Biroq, paydo bo'ladigan yana bir muhim savol shundaki, biz ushbu xususiyatni giperplan uchun qo'lda qo'shishimiz kerak. Mana, yadro aldash deb ataladigan bizga yordam beradigan SVM texnikasi. Bular kichik o‘lchamli kiritish fazosini olib, uni yuqori o‘lchamli fazoga aylantiruvchi (o‘zgartirish operatsiyasining bir turi), ya’ni ajralmas masalani ajraladigan masalaga aylantiruvchi funksiyalar va bu funksional amallar yadro operatsiyalari deyiladi. Yadro ishi asosan chiziqli bo'lmagan ajratish muammosida foydalidir. Oddiy qilib aytganda, u juda murakkab ma'lumotlarni o'zgartirishni amalga oshiradi, keyin siz belgilagan teglar yoki natijalar asosida ma'lumotlarni ajratishni o'rganadi.


    Download 394.89 Kb.
    1   2   3   4




    Download 394.89 Kb.

    Bosh sahifa
    Aloqalar

        Bosh sahifa



    Jizzax filiali amaliy matematika fakulteti «kompyuter ilmlari va dasturlashtirish»

    Download 394.89 Kb.