1. Lobe dasturi haqida umumiy tushuncha

16.Nazorat ostida o’qitish tushunchasi
Nazorat ostidagi o'qitish algoritmlari ma'lumotlar va kerakli natijalarni o'z ichiga olgan ma'lumotlar to'plamining matematik modelini tuzadi. Ma'lumotlar sifatida tanilgan o'quv ma'lumotlari, va o'quv misollari to'plamidan iborat. Har bir o'quv namunasi bir yoki bir nechta ma'lumotlarga ega va kerakli signal, shuningdek nazorat signallari deb nomlanadi.
17.Stepwise Regression haqida tushuncha
Bosqichli regressiya (Stepwise Regression) - bu yakuniy modelda foydalanish uchun mustaqil o'zgaruvchilarni tanlashni o'z ichiga olgan regressiya modelining bosqichma-bosqich iterativ qurilishi . Bu ketma-ketlikda potentsial tushuntiruvchi o'zgaruvchilarni qo'shish yoki olib tashlashni va har bir iteratsiyadan keyin statistik ahamiyatga egaligini tekshirishni o'z ichiga oladi.
18.Bosqichli regressiya
Bosqichli regressiyaning asosiy maqsadi bir qator testlar (masalan, F-testlari, t-testlari ) orqali bogʻliq oʻzgaruvchiga sezilarli taʼsir koʻrsatadigan mustaqil oʻzgaruvchilar toʻplamini topishdir.
Bosqichli regressiyaga bir vaqtning o'zida bitta mustaqil o'zgaruvchini sinab ko'rish va agar u statistik ahamiyatga ega bo'lsa, uni regressiya modeliga kiritish yoki modelga barcha potentsial mustaqil o'zgaruvchilarni kiritish va statistik ahamiyatga ega bo'lmaganlarini yo'q qilish orqali erishish mumkin.
19.Nazoratsiz o’qitish modellari haqida umumiy tushuncha
Nomidan ko'rinib turibdiki, nazoratsiz o’qitish - bu mashinani o'rganish usuli bo'lib, unda modellar o'quv ma'lumotlar to'plami yordamida nazorat qilinmaydi.Buning o'rniga, modellarning o'zi berilgan ma'lumotlardan yashirin naqsh va tushunchalarni topadi.
Nazoratsiz o’qitish - bu mashina oʻrganish turi boʻlib, unda modellar yorliqsiz maʼlumotlar toʻplamidan foydalangan holda oʻqitiladi va ular hech qanday nazoratsiz ushbu maʼlumotlar asosida harakat qilishga ruxsat beriladi.
20.Gaussian Mixture modeli
Gaussian Mixture modeli barcha ma'lumotlar nuqtalari noma'lum parametrlarga ega bo'lgan chekli sonli Gaussian Mixture modelidan hosil bo'lishini taxmin qiladigan ehtimolli modeldir. Aralashma modellari haqida ma'lumotlarning kovariatsiya tuzilishi, shuningdek, yashirin Gauss markazlari haqidagi ma'lumotlarni o'z ichiga olish uchun k-vositalarni klasterlashni umumlashtiruvchi deb o'ylash mumkin.