1. Sun'iy intellektning asosiy tushuncha va ta'riflari, sun'iy intellekt sohasidagi tadqiqot yo'nalishlari, qanday tizimlar intellektual tizimlar toifasiga kiradi

42.Regressiya algoritmlari
Regressiya, ma'lumotlarni biror miqdordagi o'zgaruvchan (ko'rsatkich) bo'yicha baholash uchun ishlatiladi. Bu miqdorni ta'lim maqsadlari, savdo-analizlari, iqtisodiyot, fiziologiya va boshqa sohalar bo'yicha o'rganishda qo'llaniladi. Quyidagi bir nechta mashhur regressiya algoritmlari mavjud:

1. **Quyosh algoritmi (Linear Regression):** Eng oddiy va mashhur regressiya algoritmi bo'lib, o'zgaruvchan va natijalar orasidagi to'g'ri o'rnalishni aniqlaydi. Bu algoritm o'zgaruvchanlar va natijalar orasidagi lineyarni (to'g'ri chiziq) qo'ymoqda.

2. **Qo'shimcha kvadrat regressiya (Polynomial Regression):** Bu algoritm, o'zgaruvchanlar va natijalar orasidagi ikkita o'zgaruvchan va natija orasidagi aloqani linearning (to'g'ri chiziq) o'rniga, kvadrat (kvadratli chiziq) yoki undan yuqori darajadagi boshqa chiziqdan foydalanadi.

3. **Logarifmik regressiya (Logistic Regression):** Bu regressiya turi, sinflandirish vazifalari uchun ishlatiladi. Uni o'rganish maqsadida o'zgaruvchanlar bilan natijalar orasidagi logarifmik o'zgaruvchanlarni aniqlash uchun qo'llaydigan logarifmik funksiya qo'llaniladi.

4. **Qariq regressiya (Ridge Regression):** Qariq regressiya, o'zgaruvchanlar orasidagi korelyatsiyani va overfittingni kamaytirish maqsadida ishlatiladi. Bu algoritm, o'zgaruvchanlar koeffitsiyentlarini hamkorlik qilib qo'yish bilan kamayadi.

5. **Kvadratik qo'shimcha regressiya (Lasso Regression):** Kvadratik qo'shimcha regressiya, qo'shimcha qiymatni aniqlashda ishlatiladi va uni minimal qilishga harakat qiladi. Bu, modellarni hamkorlik qilib qo'yib, o'zgaruvchanlarning sonini pasaytirish uchun foydalaniladi.

6. **Ortalama kvadrat regressiya (Support Vector Regression):** Bu regressiya algoritmi, ma'lumotlar orasidagi o'zgaruvchanlarning orasidagi hamkorlikni aniqlashda foydalaniladi. U o'zgaruvchanlarni tajamo' qilish bilan qo'shib chiqaradi va kamaytirish maqsadida ishlatiladi.

Har bir regressiya algoritmi o'ziga xos ma'lumotlar va sharoitlar uchun ideal. Ma'lumotlar turlariga, ma'lumotlarning to'plam holati va boshqa omillarga qarab, eng maslahat beruvchi algoritmlarni tanlash juda muhimdir.