• Namangan Institute of Engineering and Technology nammti.uz
  • ФРАКТАЛ ЎЛЧОВНИ АНИҚЛАШ УСУЛИ Д.Н.Мухторов
    		•

    Foydalanilgan adabiyotlar




    Download 15,56 Mb.
    Pdf ko'rish
    bet510/693
    Sana13.05.2024
    Hajmi15,56 Mb.
    #228860
    1   ...   506   507   508   509   510   511   512   513   ...   693
    Bog'liq
    Тўплам

    Foydalanilgan adabiyotlar 
    1.
    Aurelian Geron, Hands on Machine Learning with Scikit-Learn Keras&Tensorflow // 
    Second edition Concepts, Tools, and Techniques to Build Intelligent Systems, 2019, 510 pages 
    2.
    Oliver Theobald, “Machine Learning for Absolute Beginners”, second edition, 2017, 128 
    pages 
    3.
    Жуков Л.А., Решетникова Н.В. Приложения нейронных сетей: Учебное пособие для 
    студентов, учащихся лицея и ЗПШНИ / Л. А. Жуков, Н. В. Решетникова. Красноярск: ИПЦ КГТУ, 
    2007. 154 с. 
    4.
    Stanford course CS231n on “Convolutional Neural Networks for Visual Recognition” 
    5.
    Heidelberg, S. B. (2005). Introduction to Machine Learning Using Neural Nets. Retrieved 
    on 9/02/2015 from http://link.springer.com/chapter/10.1007/3-540-27335-2_7 
    6.
    Carreras, X., & Marquez, L. (2001). Boosting trees for anti-spam email filtering. In 
    Proceedings of the Conference on Recent Advances in Natural Language Processing (RANLP-01), 
    Tzigov Chark, Bulgaria (pp. 12-14). 
    7.
    Mitchell, T., & Chen, L. (2003). Learning to filter spam e-mail: A comparison of a naive 
    Bayesian and a memory-based approach. In Proceedings of the AAAI-2003 Workshop on Learning 
    for Text Categorization (Vol. 1, pp. 27-30). 

    Namangan Institute of Engineering and Technology 
    nammti.uz 
    10.25.2023
    Pg.471 
    8.
    Tjøstheim, I., & Kvellestad, T. (2004). Email classification using support vector machines. 
    In Proceedings of the Fourth International Conference on Intelligent Data Engineering and 
    Automated Learning (pp. 674-681). Springer. 
    ФРАКТАЛ ЎЛЧОВНИ АНИҚЛАШ УСУЛИ
     
     
    Д.Н.Мухторов 
    Ўзбекистон миллий университети Жиззах филиали 
    dmukhtorov062@gmail.com
     
     
    Аннотасия. Мазкур мақола 
    фрактал ўлчовни аниқлаш усули асосида
    фрактал эгри 
    чизиқларда такрорланиш жараёнининг ҳар бир босқичи фрактал ўлчов қийматини 
    катталашишига олиб келади. Чексиз сонли қадамлар натижасида ҳосил бўлган фрактал эгри 
    чизиқ чексиз узунликка эга бўлади. Фрактал эгри чизиқлар узунлигининг ўсиш тезлиги эгри 
    чизиқнинг ажралиб турадиган хусусияти ҳисобланади. Aсосий тушунча шундаки, уни ўлчаш 
    учун ишлатиладиган ўлчов мосламасининг узунлиги ва ҳажми бир-бирига боғлиқдир. Ушбу 
    ўзаро муносабатлар маълум қонуниятга эга. Бу қонуният ўлчов таърифи учун ҳам муҳимдир.

    Download 15,56 Mb.
    1   ...   506   507   508   509   510   511   512   513   ...   693




    Download 15,56 Mb.
    Pdf ko'rish