|
Mashinali o’qitishda Vizualizatsiyaning o’rni va grafik turlari
|
| bet | 1/10 | | Sana | 26.04.2023 | | Hajmi | 237.88 Kb. | | #53913 |
Bog'liq machine learing exam Temir yol tr menejm DARSLIK (1), 1111111111, Nazorat ishi, flyer, HOZIRGI 0‘ZBEK ADABIY TILI, Shablonbek, .
Mashinali o’qitishda Vizualizatsiyaning o’rni va grafik turlari.
Biz modellar qurishda va ularni taxlil qilishda ma'lumotlarni grafik ko'rinishida taqdim qila bilish muhim ko'nikmalardan biri hisoblanadi. Ayniqsa, oddiy odamlar (buyurtmachi, rahbar, hamkasblar) uchun sonlar va jadvallardan ko'ra grafiklarni tushunish osonroq kechadi.
Muhandis sifatida, ba'zida o'zimiz uchun ham grafiklardan qo'shimcha ma'lumotlar olishimiz mumkin. Grafiklar nafaqat ma'lumotlarga ishlov berish balki yakuniy natijalarni taqdim qilishda ham faol ishlatiladi. Pythonda grafiklar bilan ishlash uchun eng mashhur kutubxonalar bu matplotlib va u asosida qurilgan seaborn kutubxonalaridir.
matplotlib kutubxonasi:
CHIZIQLI GRAFIKLAR(LINE PLOTS)
Biz chiziqli grafiklar yordamida Tendensiyalarni kuzatamiz yani vaqt o'tishi bilan bizdagi malumotlar qanday o'zgarishini ko'rib borish mumkun.
USTUNLI GRAFIKLAR(BAR GRAPHS)
Ustunli grafiklar yordamida biz alohida ustunlarni va o'zgaruvchilarni solishtirishimiz mumkun.
TARQOQLIK GRAFIGI (SCATTER PLOT)
Scatter plot yordamida ma'lumotlar qanchalik tarqoq ekanin kuzatishimiz mumkin. Bu grafik ham bir nechta ustunlar orasidagi
bog'liqlikni (korrelyasiyani) ko'rishga xizmat qiladi.
TAQSIMOT GRAFIGI (DISTRIBUTION)
Taqsimot grafik - o'zgaruvchi (ustun)da qanday qiymatlar mavjudligi va ularning ehtimolligini ko'rsatuvchi grafik.
Unsupervised learning va uning algoritimlari?
O’qituvchisiz o’qitish (unsupervised learning) – bu mashinani o’qitish usulidan biri bo’lib, bunda modelni oldindan aniq bo’lgan ma’lumotlar bilan o’qitish amalga oshirilmaydi, aksincha obyekt parametrlarini (ma'lumotlarni) topish uchun modelga o'z ustida ishlashga imkon yaratib beriladi. Supervised learning usuliga qaraganda murakkab usul hisoblanadi va bashoratlash jarayoni avtomatik lekin noaniqroq bo’lishi mumkin. Unsupervised learning usulida asosan “klasterlash” masalasi yechiladi.
Unsupervised learning turlari
Clustering
◦ Hierarchical clustering
◦ K-means clustering
◦ K-NN (k nearest neighbors)
◦ Principal Component Analysis
◦ Singular Value Decomposition
◦ Independent Component Analysis
|
| |
