• Foydalanilgan adabiyotlar: 1.
  • Muhammad al-xorazmiy nomidagi toshkent axborot texnologiyalari universitet




    Download 18,91 Kb.
    Sana15.05.2024
    Hajmi18,91 Kb.
    #234754

    O‘ZBEKISTON RESPUBLIKASI RAQAMLI TEXNOLOGIYALAR
    VAZIRLIGI
    MUHAMMAD AL-XORAZMIY NOMIDAGI
    TOSHKENT AXBOROT TEXNOLOGIYALARI UNIVERSITET

    Su’niy intelektka kirish fanidan
    AMALIY ISH-2
    Bajardi:ATOYEV JONIBEK
    Tekshirdi Nurmurodov Javohir Nurmurod o‘g‘li
    Toshkent 2024

    import matplotlib.pyplot as plt


    import numpy as np

    # Ideal funksiya (Yordamchi funksiya)


    def ideal_function(x):
    return np.sin(x)

    # Noise generator funksiyasi


    def generate_noise(x, noise_factor):
    return np.random.normal(0, noise_factor, size=len(x))

    # Ideal funksiyani boshqaruvchi funksiya


    def plot_ideal_function():
    x = np.linspace(0, 10, 1000)
    y = ideal_function(x)
    plt.plot(x, y, label='Ideal funksiya')
    plt.xlabel('X o‘qi')
    plt.ylabel('Y o‘qi')
    plt.title('Ideal funksiya')
    plt.legend()
    plt.show()

    # Ma'lumotlarni qo'shish funksiya


    def add_noise_to_data(x, noise_factor):
    return ideal_function(x) + generate_noise(x, noise_factor)

    # Xatolarni baholash funksiya


    def evaluate_errors(x, y):
    return np.mean(np.abs(ideal_function(x) - y))

    # Grafikni chizish funksiya


    def plot_data(x, y, noise_factor):
    plt.scatter(x, y, label='Ma\'lumotlar', color='red')
    plt.plot(x, ideal_function(x), label='Ideal funksiya', line)
    plt.xlabel('X o‘qi')
    plt.ylabel('Y o‘qi')
    plt.title('Ma\'lumotlar va ideal funksiya')
    plt.legend()
    plt.text(5, 1, f'Xatolik miqdori: {evaluate_errors(x, y):.4f}', fontsize=12, bbox=dict(facecolor='yellow', alpha=0.5))
    plt.show()

    def main():


    # Ma'lumotlar
    x = np.linspace(0, 10, 100)
    noise_factor = 0.2 # Xatolik miqdori
    y = add_noise_to_data(x, noise_factor)

    # Ideal funksiyani plot qilish


    plot_ideal_function()

    # Ma'lumotlarni plot qilish


    plot_data(x, y, noise_factor)

    if __name__ == "__main__":


    main()

    Bu dastur yordamida, "ideal_function" funksiyasini aniqlaymiz, u yerda bizning o'qitish funksiyangizni aniqlaydi. "generate_noise" funksiyasi xatoliklarni yaratish uchun va "add_noise_to_data" funksiyasi ma'lumotlar ustida xatolik qo'shish uchun ishlatiladi. "evaluate_errors" funksiyasi ma'lumotlar va ideal funksiya orasidagi xatolik miqdorini hisoblaydi. "plot_ideal_function" va "plot_data" funksiyalari grafiklarni chizish uchun ishlatiladi. Main funksiyasi barcha funksiyalarni birlashtiradi va dasturni boshqaradi.




    Foydalanilgan adabiyotlar:
    1. https://uz.khanacademy.org/math/algebra/two-var-linear-equations/slope-intercept- form/a/introduction-to-slope-intercept-form


    2. http://ares.uz/storage/app/uploads/public/629/a40/4ea/629a404ea8ead927358633.pdf


    3. https://hozir.org/mavzu-chiziqli-dasturlash-masalalarini-yechishda-simplek-usul.html


    4. https://azkurs.org/mavzu-chiziqli-programmalashtirish-masalalari-reja-asosiy-tush.html
    Download 18,91 Kb.




    Download 18,91 Kb.

    Bosh sahifa
    Aloqalar

        Bosh sahifa



    Muhammad al-xorazmiy nomidagi toshkent axborot texnologiyalari universitet

    Download 18,91 Kb.