Milliy universiteti amaliy matematika va intellektual texnologiyalar

---

O’ZBEKISTON RESPUBLIKASI OLIY VA O’RTA 
MAXSUS TA’LIM VAZIRLIGI 
MIRZO ULUG’BEK NOMIDAGI O’ZBEKISTON 
MILLIY UNIVERSITETI 
 
 
 
 
 
 
AMALIY MATEMATIKA VA INTELLEKTUAL TEXNOLOGIYALAR 
FAKULTETI 
ALGORITMLAR VA DASTURLASH TEXNOLOGIYALARI KAFEDRASI 
KECHKI TA’LIM
AXBOROT TIZIMLARI VA TEXNOLOGIYALARI YO’NALISH 
SUN’IY INTELLEKT VA NEYRONTO’RLI TEXNOLOGIYALAR 
FANIDAN 
KNN
 MAVZUSIDA 
 
 
 
 
 
 
Bajardi: 
 
 
 
 
 
________________________ 
 
Qabul qildi: 
 
 
 
 
_________________________ 
 
Toshkent-2022 

---

Nearest Neighbors
¶
 
sklearn.neighbors
 nazorat qilinmagan va nazorat qilinadigan 
qo'shnilarga asoslangan ta'lim usullari uchun funksionallikni 
ta'minlaydi. Nazorat qilinmagan eng yaqin qo'shnilar ko'plab boshqa ta'lim 
usullarining asosidir, xususan ko'p qirrali o'rganish va spektral 
klasterlash. Nazorat qilinadigan qo'shnilarga asoslangan ta'lim ikki xil 
ta'mga ega: 
tasnifi
 diskret yorliqli ma'lumotlar uchun va 
regressiya
. 
Eng yaqin qo'shni usullarning printsipi-yangi nuqtaga masofaga eng yaqin 
bo'lgan oldindan belgilangan miqdordagi o'quv namunalarini topish va 
ulardan yorliqni bashorat qilish. Namunalar soni foydalanuvchi tomonidan 
belgilangan doimiy bo'lishi mumkin (k-eng yaqin qo'shni o'rganish) yoki 
nuqtalarning mahalliy zichligiga qarab farq qiladi (radiusga asoslangan 
qo'shni o'rganish). Masofa, umuman olganda, har qanday metrik o'lchov 
bo'lishi mumkin: standart Evklid masofasi eng keng tarqalgan 
tanlovdir. Qo'shnilarga asoslangan usullar quyidagicha 
tanilgan umumlashtirmaydigan mashinani o'rganish usullari, chunki ular 
shunchaki barcha o'quv ma'lumotlarini " eslashadi "( ehtimol a kabi tezkor 
indekslash tuzilishiga aylantiriladi 
To'p Daraxti
 yoki 
Kd daraxti
). 
Oddiyligiga qaramay, eng yaqin qo'shnilar ko'plab tasniflash va regressiya 
muammolarida, shu jumladan qo'lda yozilgan raqamlar va sun'iy yo'ldosh 
tasvirlari sahnalarida muvaffaqiyat qozonishdi. Parametrik bo'lmagan usul 
bo'lib, ko'pincha qaror chegarasi juda tartibsiz bo'lgan tasniflash holatlarida 
muvaffaqiyatli bo'ladi. 
Sinflar