Mashinali o’qitish fanidan 713-20-guruh talabasi Bajardi : Qalandarov Javlonbek Toshkent -2022

O’ZBEKISTON RESPUBLIKASI AXBOROT TEXNOLOGIYALARI VA KOMUNIKATSIYALARINI RIVOJLANTIRISH VAZIRLIGI


Muhammad Al-Xorazmiy nomidagi Toshkent axborot texnologiyalari universiteti


AMALIY ISH

Mashinali o’qitish fanidan
713-20-guruh talabasi
Bajardi : Qalandarov Javlonbek
Toshkent -2022
1-topshiriq
from PIL import Image
from pytesseract import pytesseract
import os

#Define path to tessaract.exe

path_to_tesseract = r'C:\Program Files\Tesseract-OCR\tesseract.exe'

#Define path to images folder

path_to_images = r'images/'

#Point tessaract_cmd to tessaract.exe

pytesseract.tesseract_cmd = path_to_tesseract

#Get the file names in the directory

for root, dirs, file_names in os.walk(path_to_images):
#Iterate over each file name in the folder
for file_name in file_names:
#Open image with PIL
img = Image.open(path_to_images + file_name)

#Extract text from image

text = pytesseract.image_to_string(img)

print(text)

2-topshiriq

Mavzu:Logistik regressiya tushunchasi. Xatoliklarni baholash. Klassifikatsiyalashni amalga oshirish.


Biz bu laboratoriya topshirig’ini Mathlab dasturida tayyor kutubxonalardan foydalanib vazifani bajaramiz. Men bu vazifani talabalar sessiya imtixonini topshirdimi yoki yo’qmi shu haqda tayyorladim. Ya’ni bizga ma’lumki talaba sessiya imtixoniga kirishi uchun avval fandan kamida 60 bal va sessiya imtixonida ham kamida 60 ball olsa u sessiyani topshirgan hisoblanadi. Men bu laboratoriya ishini 100 ta talaba misolida ishladim. Unda amallarni ketma – ket bajaramiz.

Bu Mathlab dasturining ishchi oynasi hisoblanadi. Bizga kerak bo’lgan kutubxonani chaqirib olishimiz uchun uni qadam va qadam bajaramiz.

Bizga kerakli bo’lgan fayl ishchi stolda joylashgan papka ichida joylashgan.

Faylni manzilidan yuklab olamiz

Bu yerda biz main.m faylini ochib oldik va unga o’zgartirishlar kiritdik. Bu yerda xlabel

bu sessiya paytigacha olgan bali, ylabel sessiyada olgan bali hisoblanadi.

Bu yerda plotData.m faylini ko’rib turibsiz. Bu faylda asosan bizga natijani chiqarib beruvchi grafik haqida berilgan. Bu yerda pos degani sessiya topshirganlar neg esa sessiyani topshirmaganlar grafiklarini chiqarib beradi. Yashil ko’rsatkich bilan belgilangan joy grafikda hosil bo’luvchi shakllar va uning rangini anglatadi. Undan keyingi yozuvlar ya’ni MarkerSize buyruqlari shakllarning o’lchami hisoblanadi

Natijani ko’rish uchun bizga kerakli bo’lgan joyni belgilaymiz va F9 yoki Evaluate Selection buyrug’ini tanlimiz va bizga natijani ko’rsatib beradi.

Mana ko’rib turibsizki, bizning natija grafigimizda qizil bilan belgilanganlar sessiya topshirganlar va yashil bilan belgilanganlar sessiya topshirmaganlar hisoblanadi.

Ball olgan talabalar ballari.

Dasturning kodi:

%% Initialization

clear; close all; clc

%% Load Data

% The first two columns contains the exam scores and the third column
% contains the label.

data = load('Data.txt');

X = data(:, [1, 2]); y = data(:, 3);

%% ==================== Part 1: Plotting ====================

% We start the exercise by first plotting the data to understand the
% the problem we are working with.

fprintf(['Plotting data with + indicating (y = 1) examples and o ' ...

'indicating (y = 0) examples.\n']);

plotData(X, y);

% Put some labels

hold on;
% Labels and Legend
xlabel('Exam 1 score')
ylabel('Exam 2 score')

% Specified in plot order

legend('Admitted', 'Not admitted')
hold off;


XULOSA
Regressiya orqali malumotlarni saraladim,mathlabda grafiklar bilan ishladim hamda topshiriqni namunadagidek bajardim.