Mashinali o'qitishga kirish va uning asosiy tushunchalari, algortmlari. Fanni o’qitishdan maqsad

Mashinali o'qitish modellari uchun asosiy algoritmlar 
Qaror daraxti. Bu daraxtga o'xshash grafikadan foydalanishga asoslangan 
qarorlarni qo'llab-
quvvatlash usuli bo’lib, ularning yuzaga kelishi mumkin 
bo'lgan oqibatlarini hisobga olgan holda qaror qabul qilish modeli (hodisa 

---

yuzaga kelishi ehtimolini hisoblash bilan), samaradorlik, resurslarni 
sarflashdan iborat bo’ladi. 
Biznes-jarayonlar uchun ushbu daraxt minimal miqdordagi savollardan iborat 
bo'lib, ular aniq javobni talab qiladi - "ha" yoki "yo'q". Bu savollarning 
barchasiga doimiy ravishda javob berib, to'g'ri tanlovga kelamiz. Qaror 
daraxtining uslubiy afzalliklari shundaki, u masalani tuzadi va tizimga soladi va 
yakuniy qaror mantiqiy xulosalar asosida qabul qilinadi. 
Bayesning sodda sinfi, Bayescha sodda sinflagichlar oddiy ehtimollik 
klassifikatorlari oilasiga mansub va Bayes teoremasidan kelib chiqadi, bu 
holda funksiyalarni mustaqil deb hisoblaydi (bu qat'iy yoki sodda, taxmin deb 
ataladi). Amalda, u mashinasozlikning quyidagi yo'nalishlarida qo'llaniladi: 
• elektron pochtaga keladigan spam-spam ta'rifi; 
• yangiliklar maqolalarini tematik sarlavhalar bilan avtomatik ravishda bog'lash; 
• matnning emotsional rangini aniqlash; 
• tasvirlardagi yuzlar va boshqa shablonlarni tanib olish. 
Eng kichik kvadratlar usuli. Statistikani ozgina bo'lsa ham o'rgangan 
kishi chiziqli regressiya tushunchasini yaxshi biladi. Eng kichik kvadratlar ham 
uni amalga oshirish variantlariga tegishli. Odatda, chiziqli regressiya ko'plab 
nuqtalardan o'tgan to'g'ri chiziqni o'rnatish masalalarini hal qilish uchun 
ishlatiladi. Bu eng kichik kvadratlar usuli yordamida amalga oshiriladi: 
to'g'ri chiziqni torting, undan har bir nuqtagacha bo'lgan masofani o'lchang 
(nuqtalar va chiziq vertikal segmentlar bilan bog'langan), natijada olingan 
yig’indini ko'chiring. Natijada, masofalar yig'indisi eng kichik bo'ladigan egri 
chiziq kerakli (bu chiziq haqiqiy qiymatdan normal taqsimlangan og'ish bilan 
nuqtalar orqali o'tadi). 
Ma'lumotlarni mashinada o'rganish uchun moslashtirishda chiziqli funksiya 
odatda qo'llaniladi va xato metrikasini yaratish orqali xatolarni minimallashtirish 
uchun eng kichik kvadratchalar usuli qo'llaniladi.