Mashinalı oqıtıwǵa kiriw pániniń wazıypası

Logistikalıq regressiya shamaları
Logistikalıq regressiyanı ámelge asırıwǵa kirisiwden aldın biz tómendegi shamalardan xabarlı bolıwımız kerek .

• 
  Ekilik logistikalıq regressiya jaǵdayında maqset ózgeriwshiler mudamı eki tárepleme bolıwı kerek hám kerekli nátiyje 1-dárejeli faktor menen ańlatıladı.
  
• 
  Modelde qandayda bir kóp kollinearlik bolmawı kerek, yaǵnıy ózbetinshe ózgeriwshiler bir-birinen ózbetinshe bolıwı kerek.
  
• 
  Modelimizge mazmunlı ózgeriwshilerdi kirgiziwimiz kerek.
  
• 
  Logistikalıq regressiya ushın úlken kólemdegi kólemdi tańlawımız kerek.
  

17. 
    Mashinalı oqıtıwda klassifikaciyalaw algoritmleri
    

Klassifikaciyalaw algoritmları
Naive Bayes
ML klassifikatorları
Bayes algoritmları - Bayl teoremasın qollaw tiykarında ML-de isletiletuǵın itimallıq klassifikaciyalawlar shańaraǵı.
Naive Bayes klassifikatorı mashinada úyreniw ushın qollanılǵan birinshi algoritmlardan biri edi. Ekilik hám kóp klaslı klassifikaciyalaw ushın juwap beredi hám tariyxıy nátiyjeler tiykarında boljaw hám prognozlaw maǵlıwmatların beredi. Klassik mısal - 2010 jılǵasha Naive Bayes-den paydalanǵan hám qanaatlanǵan nátiyjelerdi kórsetken spam-filtrlew sistemaları. Biraq, Bayes záhárleniwi oylap tabılǵanda, programmistler maǵlıwmatlardı filtrlewdiń basqa usılları haqqında oylawdı basladılar.
Bayes teoremasinan paydalanıp, waqıya júz beriwi basqa hádiyseniń itimallıǵına qanday tásir etiwin boljaw múmkin.
Mısalı, bul algoritm isletilgen ádetdegi sózler tiykarında belgili bir elektron pochta xabarınıń spam bolıwı yamasa joq ekenligi múmkinshiligın esaplab shıǵadı. Spam-sózler " usınıs", " házir buyırtpa beriw" yamasa " qosımsha dáramat". Eger algoritm bul sózlerdi anıqlasa, elektron pochta xabarınıń spam bolıw múmkinshiligı úlken.
Naif Bayes bul ayrıqshalıqlar ózbetinshe dep esaplaydı. Sol sebepli algoritm ápiwayı dep ataladı.