5-ma’ruza. Mashinali o’qitishda chiziqli regressiya masalasi. Bir o’zgaruvchili chiziqli regressiya

layer_dims=X_train. shape0,5,5,1

# poezd NN

parametrlar = model_with_regularization (X_train, Y_train, layer_dims, learning_rate=0,03, num_epochs=2500, print_cost

=True, hidden_layers_activation_fn="tanh", lambd=0)

print (« O‘qitishning aniqlik darajasi: {}». format (aniqlik (X_train, parametrlar, Y_train, «tanh»)-7:))

print(«Testning aniqlik darajasi:{}».format (aniqlik (X_test, parametrlar,Y_test,«tanh») -7:))

Narxi 100 iteratsiyadan so‘ng: 0.6555634398145331

Narxi 100 iteratsiyadan so‘ng: 0.6555634398145331

Narxi 200 iteratsiyadan so‘ng: 0,6467746423961933

Narxi 300 iteratsiyadan so‘ng:0.6446638811282552

Narxi 400 iteratsiyadan so‘ng: 0.6441400737542232

Narxi 500 iteratsiyadan so‘ng: 0.6440063101787575

Narxi 600 iteratsiyadan so‘ng: 0,6439697872317176

Narxi 700 iteratsiyadan so‘ng:0,6439570623358253

Narxi 800 iteratsiyadan so‘ng: 0.6439491872993496

Narxi 900 iteratsiyadan so‘ng: 0,6439407592837082

Narxi 1000 iteratsiyadan so‘ng: 0.6439294591543208

Narxi 1100 iteratsiyadan so‘ng: 0.6439131091764411

Narxi 1200 iteratsiyadan so‘ng: 0.6438883396380859

Narxi 1200 iteratsiyadan so‘ng: 0.6438883396380859

Narxi 1300 iteratsiyadan so‘ng: 0,6438489715870495

Narxi 1400 iteratsiyadan so‘ng: 0,6437825798034876

Narxi 1500 iteratsiyadan so‘ng: 0.6436617691190204

Narxi 1600 iteratsiyadan so‘ng: 0.6434191397054715

Narxi 1700 iteratsiyadan so‘ng: 0.642864008138056

Narxi 1800 iteratsiyadan so‘ng: 0.6413476000796884

Narxi 1900 iteratsiyadan so‘ng: 0,6360827945885947

Narxi 2000 iteratsiyadan so‘ng: 0.6124050450908987

Narxi 2100 iteratsiyadan so‘ng: 0.511236045905345

Narxi 2200 iteratsiyadan so‘ng: 0.5287658028657057

Narxi 2300 iteratsiyadan so‘ng: 0,43124104856359174

Narxi 2400 iteratsiyadan so‘ng: 0.38213869447364884

Narxi 2500 iteratsiyadan so‘ng: 0.3386708692392079