# Mashinali o'qitishda ma'lumotlar qanday nomlanadi? + matritsalar, ob'ektlar, belgilar
Download 86.89 Kb.
|
Yakuniy test (2)
|
# Mashinali o'qitishda ma'lumotlar qanday nomlanadi? + matritsalar, ob'ektlar, belgilar - algoritm - funktsiya - belgilar # Regressiya muammosi: + bir yoki bir nechta xususiyatlarning ob'ektga ta'sirini o'rganish - sinflarga bo'lingan ob'ektlar to'plami - darajaga ko'ra xususiyatning tartibini aniqlash - javoblari ma'lum bo'lgan ob'ektlar # Reyting vazifasi: + darajaga ko'ra xususiyatning tartibini aniqlash - bir yoki bir nechta xususiyatlarning ob'ektga ta'sirini o'rganish - sinflarga bo'lingan ob'ektlar to'plami - javoblari ma'lum bo'lgan ob'ektlar # Empirik xavf - bu ob'ektga o'rtacha yo'qotish. + yo’q - ha - bo’lishi mumkin - hammasi tug’ri # Agar barcha ob'ektlarda o'rtacha yo'qotish bo'lsa, bu: + empirik xavf - qayta tayyorlash - muvofiqlik balli - barcha javob tug’ri # To'g'ri ta’rifni tanlang. + sinf - bu ma'lum bir qiymatga ega bo'lgan barcha ob'ektlar to'plami. - regressiya masalalarida haqiqiy javob butun son yoki raqamli vektor hisoblanadi. - masalalarni tartiblashda javoblar darhol sinflar to'plami bo'yicha olinadi. - yetarlicha silliq chegaraga ega bo'lgan minimal hajmli maydonlar reyting muammolarining asosiy tarkibiy qismidir # Quyidagi vazifalardan qaysi biri tasniflash vazifalariga tegishli? + qarz oluvchining kreditga layoqatliligini baholash; - davolashning eng nomaqbul usulini aniqlash; - kasallikning boshlanishi va natijasini aniqlash; - xulosa chiqarish vazifalarini qidirish # Quyidagi vazifalardan qaysi biri tartibli vazifalar hisoblanadi? + xulosa chiqarish vazifalarini qidirish; - spamni aniqlash - davolashning eng nomaqbul usulini aniqlash; - barcha javob tug’ri # Quyidagi vazifalardan qaysi biri prognozlash vazifalari hisoblanadi? + kuchli zilzilalar sanasini matematik bashorat qilish; - kasallikning davomiyligi va natijasini aniqlash; - spamni aniqlash; - xulosa chiqarish vazifalarini qidirish. # Eksperimental tadqiqotning qaysi turi o'qitish usuli parametrlari nimaga ta'sir qilishini tushunishdan iborat? + model ma'lumotlarini o'rganish - reyting muammolari bo'yicha tadqiqotlar - tasniflash muammolarini o'rganish - barcha javob tug’ri # Qaysi turdagi eksperimental tadqiqot muayyan amaliy muammoni hal qilishga yoki "zaif joylarni" aniqlashga qaratilgan? + haqiqiy ma'lumotlar bo'yicha tadqiqotlar - reyting muammolari bo'yicha tadqiqotlar - model ma'lumotlarini o'rganish - barcha javob tug’ri # Quyidagilardan qaysi biri eksperimental tadqiqot turiga kirmaydi? + reyting muammolari bo'yicha tadqiqotlar - haqiqiy ma'lumotlar bo'yicha tadqiqotlar - model ma'lumotlarini o'rganish - barcha javob tug’ri # Data Science nimalardan iborat? + Machine Learning, Deep Learning, Sun’iy intellekt - Unsupervised Learning, Supervised Learning - Reinforcement Learning, Sun’iy intellect - Data Science, Machine Learning # Machine Learning nima? + kompyuterlarni dasturlamagan holda o’zini o’zi o’qitish imkoniyatini berish - haqiqiy ma'lumotlar bo'yicha tadqiqotlar - model ma'lumotlarini o'rganish - reyting muammolari bo'yicha tadqiqotlar # Machine Learning atamasi qachon kim tomonidan qo’llanilgan? + Artur Samuel, 1959 - Artur Simon, 1959 - Stiv Jobs, 1986 - Jorj Stiven, 1986 # Model yaratish jarayoni nima deb ataladi? + Training - Learning - Teaching - Explaining # Machine Learning qanday muammolar uchun ishlatiladi? + doimiy o’zgaruvchan muammolar - o’zgarmaydigan muammolar - standartlashtirilgan razmetkaga ega bo’lgan muammolar - lingvistik reprezentativligi muammosi # Machine Learning qanday muammolarni yechish uchun uchun ishlatiladi? + ko’p qonun qoidalar va shartlar yozishni talab qiladigan muammolar - o’zgarmaydigan muammolar - standartlashtirilgan razmetkaga ega bo’lgan muammolar - lingvistik reprezentativligi muammosi # Machine Learningdan qanday muammolar yechishda foydalaniladi? + klassik usul bilan yechim topib bo’lmaydigan muammolar - o’zgarmaydigan muammolar - standartlashtirilgan razmetkaga ega bo’lgan muammolar - lingvistik reprezentativligi muammosi # Quyidagilardan qaysi biri Machine Learning muammosi hisoblanadi? + katta o’lchamdagi ma’lumotlardan yashirin mazmun va ma’nolarni topishga oid muammolar - o’zgarmaydigan muammolar - standartlashtirilgan razmetkaga ega bo’lgan muammolar - lingvistik reprezentativligi muammosi # Machine Learning turlari? + Unsupervised Learning, Supervised Learning, Reinforcement Learning - Machine Learning, Deep Learning, Sun’iy intellekt - Unsupervised Learning, Supervised Learning - Reinforcement Learning, Sun’iy intellect # Supervised Learning qanday muammolar uchun ishlatiladi? + Klassifikatsiya, Regressiya - Klassterlash, ma’lumot o’lchamini kamaytirish - Qonuniyatlarni topish, anomal qiymatlarni topish - Klassifikatsiya, anomal qiymatlarni topish # Tavsiya tizimlari Unsupervised Learning ning qaysi bo’limida ishlatiladi? + Klasterlash - Ma’lumotlar o’lchamini kamaytirish - Qonuniyatlarni topish - Anomal qiymatlarni topish # Yo’naltirilgan marketing Unsupervised Learning ning qaysi bo’limida ishlatiladi? + Klasterlash - Ma’lumotlar olchamini kamaytirish - Qonuniyatlarni topish - Anomal qiymatlarni topish # Mijozlarni guruhlash Unsupervised Learning ning qaysi bo’limida ishlatiladi? + Klasterlash - Ma’lumotlar o’lchamini kamaytirish - Qonuniyatlarni topish - Anomal qiymatlarni topish # Katta ma’lumotlarni vizualizatsiya qilish Unsupervised Learning ning qaysi bo’limida ishlatiladi? + Ma’lumotlar o’lchamini kamaytirish # Klasterlash - Qonuniyatlarni topish - Anomal qiymatlarni topish # Parametrlarni jamlash Unsupervised Learning ning qaysi bo’limida ishlatiladi? + Ma’lumotlar o’lchamini kamaytirish - Klasterlash - Qonuniyatlarni topish - Anomal qiymatlarni topish # Ma’lumotlarni siqish Unsupervised Learning ning qaysi bo’limida ishlatiladi? + Ma’lumotlar o’lchamini kamaytirish - Klasterlash - Qonuniyatlarni topish - Anomal qiymatlarni topish # K-Means Unsupervised Learning ning qaysi bo’limining algoritmi hisoblanadi? + Klasterlash - Ma’lumotlar o’lchamini kamaytirish - Qonuniyatlarni topish - Anomal qiymatlarni topish # DBSCAN Unsupervised Learning ning qaysi bo’limining algoritmi hisoblanadi? + Klasterlash - Ma’lumotlar o’lchamini kamaytirish - Qonuniyatlarni topish - Anomal qiymatlarni topish # Pythonda grafiklar bilan ishlash uchun eng mashhur kutubxonalar qaysilar? + matplotlib va u asosida qurilgan seaborn kutubxonalari. - sklearn va matplotlib kutubxonalari. - Tensorflow va numpy kutubxonalari - Seaborn matplotlib va pandas kutubxonalari # Pythonda grafiklar bilan ishlash uchun matplotlib kutubxonasini chaqirish va qisqa nom berish kodini ko’rsating. + import matplotlib.pyplot as plt - %matplotlib inline as plt - from matplotlib import plt - from pyplot import matplotlib as plt # google colabda chizmalarni aynan shu oynada chiqarish uchun tug’ri kodni ko’rsating. + %matplotlib inline - from sklearn import tree - %import seaborn as sns - import seaborn as sns # plot() funksiyasining alpha parametrining qiymat oralig’I va vazifasini ko’rsating. + [0;1] oraliqda va chiziq shafofligini belgilaydi. - [0.5;3] oralig’ida va chiziq qalinligini belgilaydi. - [0,1] oraliqda chiziq qalinligini belgilaydi. - [-1;1] oraliqda chiziq shaffofligini belgilaydi. # plot() funksiyasida linewidth() parametrining qiymat qabul qilish oralig’i va vazifasi. + [0.5;3] oraliqda va chiziq qalinligini belgilaydi. - [0; 5] oraliqda va chiziq shaffofligini belgilaydi. - [-1;1] oraliqda va chiziq qalinligini belgilaydi. - [0;1] oraliqda va chiziq shaffofligini belgilaydi. # Mashinali o'qitish uchun ma'lumotlar qanday shaklda ishlatiladi? + Hammasi to'g'ri - CSV fayllari - Ovozli fayllar - Tasvirli fayllar # "Gradient descent" algoritmi qanday ishlaydi? + Trenirovka jarayonida dasturda o'zgarishlar amalga oshirish uchun ishlatiladi. - Modelni natijalarni ko'rib, keyingi bosqich uchun belgilaydi - Natijalarning xatoliklarini hisoblash uchun ishlatiladi - Trenirovka dasturini jamlab, natijalar olish uchun parametrlarni belgilab chiqish # Ma'shinalarning o'qitishida nima muhim? + To'g'ri ma'lumotlar - Kengaytirilgan ma'lumotlar - Qo'shimcha ma'lumotlar - Barchasi to'g'ri # Ma'shinalarning o'qitishida ma'lumotlar to'plamining qaysi qismi muhim? + Muqobil ma'lumotlar - Qo'shimcha ma'lumotlar - Umumiy ma'lumotlar - Barchasi to'g'ri # Modelni imkoniyatlari yaxshilash uchun qanday algoritm ishlatiladi? + Gradientni pastga chiqarish algoritmi - Qo'shimcha tahlil algoritmi - K-means algoritmi - Barchasi to'g'ri # Qaysi tilda mashinali o'qitish dasturlari ko'p tarqalgan? + Python - C++ - Java - PHP # Mashinali o'qitishda mavjud bo'lgan asosiy algoritmik tillar nimalar? + Python, Java, C++, Ruby - English, Spanish, French, German - Biology, Chemistry, Physics, Mathematics - History, Geography, Literature, Philosophy # Mashinali o'qitishda Machine Learning (Mashina o'rganishi) nima? + Ma'lumotlarni tahlil qilish va o'rganish - Qayta ishlash vaqtini yaxshilash - Internet ulanishini tuzish - Xavfsizlikni ta'minlash # .Mashinali o'qitish uchun ma'lumotlar qanday shaklda ishlatiladi? + Hammasi to'g'ri - CSV fayllari - Ovozli fayllar - Tasvirli fayllar # Ckassification modellarini to’g’ri ko’rsating + Support Vector Machines, Discriminant Analysis,Naïve Bayes, Nearest Neightbor,Neural Networks. - Linear Regression, SVR,GPR, Multiply Linear Regression. - Support Vector Machines, Discriminant Analysis, Linear Regression. - Barcha javoblar tug’ri. # Nazoratsiz o’rgatishda Clastering modellarini to’g’ri ko’rsating. + K-Means,K-Medoids, Fuzzy C-Means,Goussion Mixture. - SVR,GPR, Dicision Tree, Linear Regression. - Support Vector Machines, Discriminant Analysis, Linear Regression. - Barcha javoblar tug’ri # Regression so’zining manosi nima? + Davomiy qiymatlarni bashorat qilish jaroyoni. - Qiymatlarni taxmin qilish - Qiymatlarga bashorat qiymatlarni taminlash. - Qiymatlar bilan bashorat qiymatlarni aniqlash. # Simple Linear Regression va Multiple regressionning farqi nimada. + SLR da bitta ustun qiymatlari asosida bashorat qilinadi, MR da esa bir nechta ustun qiymatlari asosida bashorat qilinadi. - SLR da bir nechta ustun qiymatlari asosida bashorat qilinadi MR da esa bitta ustun qiymatlari asosida bashorat qilinadi. - Ikkalasining ham ishlashi bir xil - Tug’ri javob mavjud emas. # Model uchun “housing.csv’ fayilini yuklab olish kodini tug’ri ko’rsating. + df = pd.read_csv('housing.csv', index_col=0) - df = pd.read_excel('housing.xlsx', index_col=0) - df = np.read_csv('housing.csv', index_col=0) - df = sns.read_csv('housing.csv', index_col=0) # df dagi “district” ustunida barcha tumanlarda qanchadan malumot borligini ko’rish kodini ko’rsating. + df['district'].value_counts() - df['district'].info() - df['district'].describe() - df.value_counts('district') # Modelda ma’lumotlarni tahlil qilish uchun matplotlib kutubxonasini chaqirish va grafikni aynan shu yerda chiqarish kodini ko’rsating. + import matplotlib.pyplot as plt - matplotlib inline - import matplotlib as plt - matplotlib inline - import matplotlib.pyplot as plt - from matplotlib import pyplot as plt. # Quyidagilardan qaysi biri eksperimental tadqiqot turiga kirmaydi? + reyting muammolari bo'yicha tadqiqotlar - haqiqiy ma'lumotlar bo'yicha tadqiqotlar - model ma'lumotlarini o'rganish - barcha javob tug’ri # Data Science nimalardan iborat? + Machine Learning, Deep Learning, Sun’iy intellekt - Unsupervised Learning, Supervised Learning - Reinforcement Learning, Sun’iy intellect - Data Science, Machine Learning # Machine Learning nima? + kompyuterlarni dasturlamagan holda o’zini o’zi o’qitish imkoniyatini berish - haqiqiy ma'lumotlar bo'yicha tadqiqotlar - model ma'lumotlarini o'rganish - reyting muammolari bo'yicha tadqiqotlar # Machine Learning atamasi qachon kim tomonidan qo’llanilgan? + Artur Samuel, 1959 - Artur Simon, 1959 - Stiv Jobs, 1986 - Jorj Stiven, 1986 # Model yaratish jarayoni nima deb ataladi? + Training - Learning - Teaching - Explaining # Machine Learning qanday muammolar uchun ishlatiladi? + doimiy o’zgaruvchan muammolar - o’zgarmaydigan muammolar - standartlashtirilgan razmetkaga ega bo’lgan muammolar - lingvistik reprezentativligi muammosi # Machine Learning qanday muammolarni yechish uchun uchun ishlatiladi? + ko’p qonun qoidalar va shartlar yozishni talab qiladigan muammolar - o’zgarmaydigan muammolar - standartlashtirilgan razmetkaga ega bo’lgan muammolar - lingvistik reprezentativligi muammosi # Machine Learningdan qanday muammolar yechishda foydalaniladi? + klassik usul bilan yechim topib bo’lmaydigan muammolar - o’zgarmaydigan muammolar - standartlashtirilgan razmetkaga ega bo’lgan muammolar - lingvistik reprezentativligi muammosi # Quyidagilardan qaysi biri Machine Learning muammosi hisoblanadi? + katta o’lchamdagi ma’lumotlardan yashirin mazmun va ma’nolarni topishga oid muammolar - o’zgarmaydigan muammolar - standartlashtirilgan razmetkaga ega bo’lgan muammolar - lingvistik reprezentativligi muammosi # Machine Learning turlari? + Unsupervised Learning, Supervised Learning, Reinforcement Learning - Machine Learning, Deep Learning, Sun’iy intellekt - Unsupervised Learning, Supervised Learning - Reinforcement Learning, Sun’iy intellect # Supervised Learning qanday muammolar uchun ishlatiladi? + Klassifikatsiya, Regressiya - Klassterlash, ma’lumot o’lchamini kamaytirish - Qonuniyatlarni topish, anomal qiymatlarni topish - Klassifikatsiya, anomal qiymatlarni topish # Tavsiya tizimlari Unsupervised Learning ning qaysi bo’limida ishlatiladi? + Klasterlash - Ma’lumotlar o’lchamini kamaytirish - Qonuniyatlarni topish - Anomal qiymatlarni topish # Yo’naltirilgan marketing Unsupervised Learning ning qaysi bo’limida ishlatiladi? + Klasterlash - Ma’lumotlar o’lchamini kamaytirish - Qonuniyatlarni topish - Anomal qiymatlarni topish # Mijozlarni guruhlash Unsupervised Learning ning qaysi bo’limida ishlatiladi? + Klasterlash - Ma’lumotlar o’lchamini kamaytirish - Qonuniyatlarni topish - Anomal qiymatlarni topish # Katta ma’lumotlarni vizualizatsiya qilish Unsupervised Learning ning qaysi bo’limida ishlatiladi? + Ma’lumotlar o’lchamini kamaytirish # Klasterlash - Qonuniyatlarni topish - Anomal qiymatlarni topish # Parametrlarni jamlash Unsupervised Learning ning qaysi bo’limida ishlatiladi? + Ma’lumotlar o’lchamini kamaytirish - Klasterlash - Qonuniyatlarni topish - Anomal qiymatlarni topish # Ma’lumotlarni siqish Unsupervised Learning ning qaysi bo’limida ishlatiladi? + Ma’lumotlar o’lchamini kamaytirish - Klasterlash - Qonuniyatlarni topish - Anomal qiymatlarni topish # K-Means Unsupervised Learning ning qaysi bo’limining algoritmi hisoblanadi? + Klasterlash - Ma’lumotlar o’lchamini kamaytirish - Qonuniyatlarni topish - Anomal qiymatlarni topish # DBSCAN Unsupervised Learning ning qaysi bo’limining algoritmi hisoblanadi? + Klasterlash - Ma’lumotlar o’lchamini kamaytirish - Qonuniyatlarni topish - Anomal qiymatlarni topish # Pythonda grafiklar bilan ishlash uchun eng mashhur kutubxonalar qaysilar? + matplotlib va u asosida qurilgan seaborn kutubxonalari. - sklearn va matplotlib kutubxonalari. - Tensorflow va numpy kutubxonalari - Seaborn matplotlib va pandas kutubxonalari # Pythonda grafiklar bilan ishlash uchun matplotlib kutubxonasini chaqirish va qisqa nom berish kodini ko’rsating. + import matplotlib.pyplot as plt - %matplotlib inline as plt - from matplotlib import plt - from pyplot import matplotlib as plt # google colabda chizmalarni aynan shu oynada chiqarish uchun tug’ri kodni ko’rsating. + %matplotlib inline - from sklearn import tree - %import seaborn as sns - import seaborn as sns # plot() funksiyasining alpha parametrining qiymat oralig’I va vazifasini ko’rsating. + [0;1] oraliqda va chiziq shafofligini belgilaydi. - [0.5;3] oralig’ida va chiziq qalinligini belgilaydi. - [0,1] oraliqda chiziq qalinligini belgilaydi. - [-1;1] oraliqda chiziq shaffofligini belgilaydi. # plot() funksiyasida linewidth() parametrining qiymat qabul qilish oralig’i va vazifasi. + [0.5;3] oraliqda va chiziq qalinligini belgilaydi. - [0; 5] oraliqda va chiziq shaffofligini belgilaydi. - [-1;1] oraliqda va chiziq qalinligini belgilaydi. - [0;1] oraliqda va chiziq shaffofligini belgilaydi. # Mashinali o'qitish uchun ma'lumotlar qanday shaklda ishlatiladi? + Hammasi to'g'ri - CSV fayllari - Ovozli fayllar - Tasvirli fayllar # "Gradient descent" algoritmi qanday ishlaydi? + Trenirovka jarayonida dasturda o'zgarishlar amalga oshirish uchun ishlatiladi. - Modelni natijalarni ko'rib, keyingi bosqich uchun belgilaydi - Natijalarning xatoliklarini hisoblash uchun ishlatiladi - Trenirovka dasturini jamlab, natijalar olish uchun parametrlarni belgilab chiqish # Ma'shinalarning o'qitishida nima muhim? + To'g'ri ma'lumotlar - Kengaytirilgan ma'lumotlar - Qo'shimcha ma'lumotlar - Barchasi to'g'ri # Ma'shinalarning o'qitishida ma'lumotlar to'plamining qaysi qismi muhim? + Muqobil ma'lumotlar - Qo'shimcha ma'lumotlar - Umumiy ma'lumotlar - Barchasi to'g'ri # Modelni imkoniyatlari yaxshilash uchun qanday algoritm ishlatiladi? + Gradientni pastga chiqarish algoritmi - Qo'shimcha tahlil algoritmi - K-means algoritmi - Barchasi to'g'ri # Qaysi tilda mashinali o'qitish dasturlari ko'p tarqalgan? + Python - C++ - Java - PHP # Mashinali o'qitishda mavjud bo'lgan asosiy algoritmik tillar nimalar? + Python, Java, C++, Ruby - English, Spanish, French, German - Biology, Chemistry, Physics, Mathematics - History, Geography, Literature, Philosophy # Mashinali o'qitishda Machine Learning (Mashina o'rganishi) nima? + Ma'lumotlarni tahlil qilish va o'rganish - Qayta ishlash vaqtini yaxshilash - Internet ulanishini tuzish - Xavfsizlikni ta'minlash # . Mashinali o'qitish uchun ma'lumotlar qanday shaklda ishlatiladi? + Hammasi to'g'ri - CSV fayllari - Ovozli fayllar - Tasvirli fayllar # Ckassification modellarini to’g’ri ko’rsating + Support Vector Machines, Discriminant Analysis,Naïve Bayes, Nearest Neightbor,Neural Networks. - Linear Regression, SVR,GPR, Multiply Linear Regression. - Support Vector Machines, Discriminant Analysis, Linear Regression. - Barcha javoblar tug’ri. # Nazoratsiz o’rgatishda Clastering modellarini to’g’ri ko’rsating. + K-Means,K-Medoids, Fuzzy C-Means,Goussion Mixture. - SVR,GPR, Dicision Tree, Linear Regression. - Support Vector Machines, Discriminant Analysis, Linear Regression. - Barcha javoblar tug’ri # Regression so’zining manosi nima? + Davomiy qiymatlarni bashorat qilish jaroyoni. - Qiymatlarni taxmin qilish - Qiymatlarga bashorat qiymatlarni taminlash. - Qiymatlar bilan bashorat qiymatlarni aniqlash. # Simple Linear Regression va Multiple regressionning farqi nimada. + SLR da bitta ustun qiymatlari asosida bashorat qilinadi, MR da esa bir nechta ustun qiymatlari asosida bashorat qilinadi. - SLR da bir nechta ustun qiymatlari asosida bashorat qilinadi MR da esa bitta ustun qiymatlari asosida bashorat qilinadi. - Ikkalasining ham ishlashi bir xil - Tug’ri javob mavjud emas. # Model uchun “housing.csv’ fayilini yuklab olish kodini tug’ri ko’rsating. + df = pd.read_csv('housing.csv', index_col=0) - df = pd.read_excel('housing.xlsx', index_col=0) - df = np.read_csv('housing.csv', index_col=0) - df = sns.read_csv('housing.csv', index_col=0) # df dagi “district” ustunida barcha tumanlarda qanchadan malumot borligini ko’rish kodini ko’rsating. + df['district'].value_counts() - df['district'].info() - df['district'].describe() - df.value_counts('district') # Modelda ma’lumotlarni tahlil qilish uchun matplotlib kutubxonasini chaqirish va grafikni aynan shu yerda chiqarish kodini ko’rsating. + import matplotlib.pyplot as plt - matplotlib inline - import matplotlib as plt - matplotlib inline - import matplotlib.pyplot as plt - from matplotlib import pyplot as plt. # Qaysi metod orqali sana obyektlarini belgilash mumkin? + date() - time() - datatime() - timedelta() - …. joriy vaqt bilan ishlovchi obyetni qaytaradi? + datetime() - today() - now() - time() # qaysi metoddan foydalanib, sana obyektidagi hafta kuni nomini olish mumkin? + weekday() - day_of_week() - weekday_name() - week_format() # Quyidagi kod qaysi metod orqali joriy vaqt obyektini o'zgartiradi? + replace() - update() - modify() - change() # max() metodi qaysi kutubxonada joylashgan + numpy - pandas - seaborn - matplotlib # array() metodi ning vazifasi nima + Elementlardan iborat massiv yaratish. - Barcha elementlari noldan iborat massiv yaratish. - Barcha elementlari birlardan iborat massiv yaratish. - Berilgan oralig'dagi sonlardan iborat massiv yaratish. # series() metodining vazifasi nima + Ma'lumotlardan iborat ketma-ketliklarni yaratish. - Malumotlar kadridagi birinchi n taqdirda elementlarni ko'rsatish. - Ma'lumotlardan iborat malumotlar kadrlarini yaratish. - Malumotlar kadridagi oxirgi n taqdirda elementlarni ko'rsatish. # tail() metodining vazifasi nima + Malumotlar kadridagi oxiridagi 5 ta elementlarni ko'rsatish. - Malumotlar kadridagi birinchi n taqdirda elementlarni ko'rsatish. - Ma'lumotlardan iborat ketma-ketliklarni yaratish. - Ma'lumotlardan iborat malumotlar kadrlarini yaratish. # describe() metodining vazifasi nima + Malumotlar kadridagi asosiy statistik ko'rsatkichlarni ko'rsatish. - Malumotlar kadridagi ustun nomlari ro'yxatini olish. - Malumotlar kadridagi ma'lumotlar turlarini va qatorlar sonini ko'rsatish. - Malumotlar kadridagi qator va ustunlar sonini olish. # columns() metodining vazifasi nima + Malumotlar kadridagi ustun nomlari ro'yxatini olish. - Malumotlar kadridagi asosiy statistik ko'rsatkichlarni ko'rsatish. - Malumotlar kadridagi ma'lumotlar turlarini va qatorlar sonini ko'rsatish. - Malumotlar kadridagi qator va ustunlar sonini olish. # loc() metodining vazifasi nima + Malumotlar kadrida indeks yoki ustun nomlar orqali elementlarni tanlash. - Malumotlar kadrida indeks yoki indeks tartib raqamlari orqali elementlarni tanlash. - Malumotlar kadridan ustun yoki qatorlarni o'chirish - Malumotlar kadridagi qator indekslari ro'yxatini olish. # iloc() metodining vazifasi nima + Malumotlar kadrida indeks yoki indeks tartib raqamlari orqali elementlarni tanlash. - Malumotlar kadrida indeks yoki ustun nomlar orqali elementlarni tanlash. - Malumotlar kadridagi qator indekslari ro'yxatini olish. - Malumotlar kadridan ustun yoki qatorlarni o'chirish # .groupby() metodining vazifasi nima + Malumotlarni guruhlarga bo'lish. - Malumotlarni birlashtirish. - Malumotlarni qiymatlar bo'yicha saralash. - Malumotlar kadridagi bo'sh qiymatlarni tekshirish. # merge() metodining vazifasi nima + Malumotlarni birlashtirish. - Malumotlarni guruhlarga bo'lish. - Malumotlarni qiymatlar bo'yicha saralash. - Malumotlar kadridagi bo'sh qiymatlarni tekshirish # sort_values() metodining vazifasi nima + Malumotlarni qiymatlar bo'yicha saralash. - Malumotlar kadridagi bo'sh qiymatlarni tekshirish - Malumotlarni birlashtirish. - Malumotlarni guruhlarga bo'lish. # isnull() metodining vazifasi nima + Malumotlar kadridagi bo'sh qiymatlarni tekshirish - Malumotlarni qiymatlar bo'yicha saralash. - Malumotlarni birlashtirish. - Malumotlarni guruhlarga bo'lish. Download 86.89 Kb. Do'stlaringiz bilan baham: 
|