1. Lobe dasturi haqida umumiy tushuncha

12.Nazoratli o'qish va nazoratsiz o'rganish
Nazoratli o'qish va nazoratsiz o'rganish - bu mashinani o'rganishning ikkita asosiy tushunchasi. Nazorat ostida o'qitish-bu kirish-chiqish juftliklari misolida kirishni chiqishga moslashtiradigan funktsiyani o'rganish. Nazorat qilinmagan ta'lim - bu "Mashinani o'rganish" vazifasi, markirovka qilinmagan ma'lumotlardan yashirin tuzilmani tavsiflash. Nazorat qilinadigan va nazoratsiz mashinani o'rganishning asosiy farqi shundaki, nazorat ostida o'qish belgilangan ma'lumotlardan foydalanadi, nazorat qilinmagan o'qish esa etiketlanmagan ma'lumotlardan foydalanadi.
13.Mashinani o'rganish
Mashinani o'rganish - bu informatika sohasi bo'lib, u kompyuter tizimiga aniq dasturlanmagan holda ma'lumotlarni o'rganish imkoniyatini beradi. Bu ma'lumotlarni tahlil qilish va undagi naqshlarni bashorat qilish imkonini beradi. Mashinani o'rganishning ko'plab ilovalari mavjud. Ulardan ba'zilari - yuzni aniqlash, imo -ishorani aniqlash va nutqni aniqlash.
14.Nazorat ostida o’qitish algoritimlari
Algoritmlarni o'rganish turlari. Mashinada o'qitish algoritmlarining turlari yondashuvi, ular kiritadigan va chiqaradigan ma'lumotlar turi, echishga mo'ljallangan vazifa yoki muammo turlari bilan farq qiladi. Nazorat ostida o'rganish
Nazorat ostidagi o'qitish algoritmlari turlari kiradi faol o'rganish, tasnif va regressiya. Chiqishlar cheklangan qiymatlar to'plami bilan cheklangan bo'lsa, tasniflash algoritmlari, natijalar oralig'ida har qanday sonli qiymat bo'lishi mumkin bo'lgan hollarda regressiya algoritmlari qo'llaniladi.
Nazorat ostida o'qishda tasniflash va regressiya algoritmlari mavjud. Tasniflash - bu belgilangan ma'lumotlarni tasniflash jarayoni. Model ma'lumotlar toifalarini ajratib turadigan chegaralarni yaratdi. Modelga yangi ma'lumotlar taqdim etilganda, u nuqta mavjud bo'lgan joyga qarab turkumlanishi mumkin. K-Nearest Neighbors (KNN)-tasniflash modeli.
15.Ridge Regression
Ridge regressiyasi(Yo’naltirilgan model) - bu chiziqli regressiya modeliga murojaat qilish uchun ishlatiladigan atama bo'lib, uning koeffitsientlari oddiy eng kichik kvadratlar (OLS) bo'yicha emas, balki tizma baholovchi deb ataladigan baholovchi tomonidan baholanadi , garchi tarafkash bo'lsa ham , OLS baholovchisiga qaraganda kamroq dispersiyaga ega.