51. O‘qituvchili o‘qitish (Supervised learning) algoritmlaridan chiziqli regressiyani kengroq yoritib bering

51.O‘qituvchili o‘qitish (Supervised learning) algoritmlaridan chiziqli regressiyani kengroq yoritib bering.


52. O‘qituvchili o‘qitish (Supervised learning) K-NN (K Nearest Neighbors) algoritmini yoritib bering.

• 
  K-Yaqin qo'shni nazorat ostida o'rganish texnikasiga asoslangan eng oddiy Mashina o'rganish algoritmlaridan biridir.
  
• 
  K-NN algoritmi yangi holatlar/ma'lumotlar va mavjud holatlar o'rtasidagi o'xshashlikni qabul qiladi va yangi ishni mavjud toifalarga eng o'xshash toifaga qo'yadi.
  
• 
  K-NN algoritmi barcha mavjud ma'lumotlarni saqlaydi va o'xshashlik asosida yangi ma'lumotlar nuqtasini tasniflaydi. Bu shuni anglatadiki, yangi ma'lumotlar paydo bo'lganda, uni K-NN algoritmidan foydalangan holda osongina quduqlar to'plami toifasiga ajratish mumkin.
  
• 
  K-NN algoritmi regressiya uchun ham, tasniflash uchun ham ishlatilishi mumkin, lekin u asosan tasniflash muammolari uchun ishlatiladi.
  
• 
  K-NN parametrik bo'lmagan algoritmdir , ya'ni u asosiy ma'lumotlarga hech qanday taxmin qilmaydi.
  
• 
  U dangasa o'rganuvchi algoritmi deb ham ataladi, chunki u o'quv to'plamidan darhol o'rganmaydi, aksincha u ma'lumotlar to'plamini saqlaydi va tasniflash vaqtida ma'lumotlar to'plamida amal qiladi.
  
• 
  O'quv bosqichida KNN algoritmi faqat ma'lumotlar to'plamini saqlaydi va u yangi ma'lumotlarni olganida, u ma'lumotlarni yangi ma'lumotlarga juda o'xshash toifaga tasniflaydi.
  
• 
  Misol: Aytaylik, bizda mushuk va itga o'xshash jonzot tasviri bor, lekin biz bu mushuk yoki it ekanligini bilishni xohlaymiz. Shunday qilib, ushbu identifikatsiya qilish uchun biz KNN algoritmidan foydalanishimiz mumkin, chunki u o'xshashlik o'lchovida ishlaydi. Bizning KNN modelimiz mushuklar va itlar tasvirlarida yangi ma'lumotlar to'plamining o'xshash xususiyatlarini topadi va eng o'xshash xususiyatlarga asoslanib, uni mushuk yoki it toifasiga kiritadi.
  

Nima uchun bizga K-NN algoritmi kerak?
Aytaylik, ikkita toifa, ya'ni, A va B toifalari mavjud va bizda yangi ma'lumotlar nuqtasi x1 bor, shuning uchun bu ma'lumotlar nuqtasi ushbu toifalarning qaysi birida joylashgan bo'ladi. Ushbu turdagi muammolarni hal qilish uchun bizga K-NN algoritmi kerak. K-NN yordamida biz ma'lum bir ma'lumotlar to'plamining toifasi yoki sinfini osongina aniqlashimiz mumkin. Quyidagi diagrammani ko'rib chiqing:

K-NN qanday ishlaydi?
K-NN ning ishlashini quyidagi algoritm asosida tushuntirish mumkin:

•