• MSE = Kop ozgaruvchan regressiya tahlilining bosqichlari
  • Normalizatsiya xususiyatlari
  • Malumotlar toplamida yoqotishlarni minimallashtirish bu Gradient tushishi algoritmi asosida olib boriladi. Misol uchun quyidagicha berilgan bo’lsa
  • Yuqoridagi misolda ko'p o'zgaruvchan regressiya qo'llaniladi, bu erda bizda juda ko'p mustaqil o'zgaruvchilar va bitta bog'liq o'zgaruvchiga ega




    Download 20,9 Kb.
    bet6/7
    Sana14.02.2024
    Hajmi20,9 Kb.
    #156281
    1   2   3   4   5   6   7
    Bog'liq
    Mavzu Mashinali o\'qitishga kirish va uning asosiy tushunchalari-fayllar.org

    Yuqoridagi misolda ko'p o'zgaruvchan regressiya qo'llaniladi, bu erda bizda juda ko'p mustaqil o'zgaruvchilar va bitta bog'liq o'zgaruvchiga ega
    Xarajat funksiyasi nima?
    Xarajat funktsiyasi bu model kuzatilgan ma'lumotlardan farq qilganda namunalarga xarajat qilish imkonini beradigan funktsiya. Ushbu tenglama bashorat qilingan qiymat va haqiqiy qiymat o'rtasidagi farq kvadratining yig'indisi, ma'lumotlar to'plamining uzunligining ikki baravariga bo'linadi.
    MSE =

    Ko'p o'zgaruvchan regressiya tahlilining bosqichlari
    Ko'p o'zgaruvchan regressiya tahlili uchun bosqichlarni tanlash - bu xususiyatlarni tanlash va ularni normallashtirish, yo'qotish funktsiyasi va uni minimallashtirishdan iborat.
    * Xususiyatni tanlash
    Xususiyatlarni tanlash ko'p o'zgaruvchan regressiyaning muhim bosqichidir. Xususiyat tanlovi, shuningdek, o'zgaruvchan tanlov sifatida ham tanilgan. Yaxshi model yaratish uchun muhim o'zgaruvchilarni tanlash biz uchun muhim ahamiyat kasb etadi.
    Normalizatsiya xususiyatlari
    Biz funktsiya ma’lumotlarini ko’paytirishimiz kerak, chunki u ma'lumotlarning umumiy tarqalishini va nisbatlarini saqlaydi. Bu samarali tahlilga olib keladi. Har bir xususiyatning qiymati ham o'zgarishi mumkin.
    Yo'qotish funktsiyasini minimallashtirish
    Ma'lumotlar to'plamida yo'qotishlarni minimallashtirish bu Gradient tushishi algoritmi asosida olib boriladi. Misol uchun quyidagicha berilgan bo’lsa,
    Y =2+3x biz uni xosila olish orqali
    Y =4x+3 ko’rinishida yechamiz.

    Ko'p o'zgaruvchan regressiyaning afzalliklari
    Ko'p o'zgaruvchan regressiyaning eng muhim ustunligi bu ma'lumotlar to'plamida mavjud bo'lgan qo'shimcha va mustaqil o'zgaruvchilar o'rtasidagi o'zaro bog'liqlikni tushunishga yordam beradi. Ko'p o'zgaruvchan chiziqli regressiya - bu keng qo'llaniladigan mashinalarni o'rganish algoritmi.

    Download 20,9 Kb.
    1   2   3   4   5   6   7




    Download 20,9 Kb.

    Bosh sahifa
    Aloqalar

        Bosh sahifa



    Yuqoridagi misolda ko'p o'zgaruvchan regressiya qo'llaniladi, bu erda bizda juda ko'p mustaqil o'zgaruvchilar va bitta bog'liq o'zgaruvchiga ega

    Download 20,9 Kb.