Samarqand -2022 Mavzu: : Stoxastik algoritm yordamida optimizatsiyalash Reja: Kirish Asosiy qism

Foydalanilgan adabiyotlar
1. Абдуқодиров А., Пардаев А. Таълим ва тарбияда замонавий педагогик технологиялардан фойдаланиш услубиёти. Тошкент: «Тафаккур» нашриёти, 2014. - 367 б.
2. Абдуқодиров А.А., Турсунов С.Қ. Таълимда ахборот технологиялари. Магистрантлар учун дарслик.Тошкент, 2017.- …. б.
3. Аверина А., Photoshop CS6. Учимся на практике. Издательство Питер, 2013. – 176с.
4. Алексеев Е.Р., Чеснокова О.В.MatLab 7. Самоучитель. — Пресс, 2005. — 464 б.
5. Введение в Borland Delphi 2006 = Delphi for Dummies. — М.: Диалектика, 2007. — 336 с. — ISBN 0-7645-0179-8
6. Вальвачев А.Н., Сурков К.А., Сурков Д.А., Четырько Ю.М.. Программирование на языке Delphi. Учебное пособие. — 2005
7. Глушко В. П., Глушко А. В. Курс уравнений математической физики с использованием пакета Mathematica. — СПб.: «Лань», 2010. — С. 320.

Shu mavzu bo’yicha testlar

1. Logistik regressiyasi – bu?

   
   

1. barcha javob to’g’ri;

   
   

2. maqsadli o'zgaruvchining ehtimolligini o’qituvchi tomonidan nazorat ostida taxmin qilish uchun ishlatiladigan sinflashtirish algoritmidir;

   
   

3. obyektlarning sinflarga tegishli bo'lgan aposteriorli (tajribali) ehtimolligini baholashga imkon beruvchi chiziqli sinflashni (klssifikatorni) yaratish usuli hisoblanadi;

   
   

4. o'zgaruvchilar o'rtasidagi bog'liqlikni aniqlashning bir usuli bo'lib, ulardan biri qat'iy bog’liq va boshqalari mustaqil hisoblanadi.

   
   

1. Logistik regressiyasi quyidagi masalalarni yechida qo’llaniladi

   
   

1. barcha javob to’g’ri;

   
   

2. reklama kampaniyalarining muvaffaqiyati o'lchovlari;

   
   

3. muayyan mahsulotdan foyda olish bashorati;

   
   

4. muayyan sanada zilzila ehtimolini baholash.

   
   

3. Logistik regressiya turlari keltirilgan qatorni tanlang?

   
   

1. Ikkilik yoki binomially, Polinomialli, Tartibli;

   
   

2. Polinomialli,neyron tarmoqlari;

   
   

3. Tartibli regressiya;

   
   

4. Ikkilik yoki binomially, sinflashtirish;

   
   

4. Ikki tomonlama logistik regressiya modeli – bu?

   
   

1. Logistik regressiyaning eng oddiy shakli ikkilik yoki binomial logistik regressiya bo'lib, unda maqsadli yoki bog’liq o'zgaruvchining faqat 2 turi bo'lishi mumkin: 1 yoki 0;

   
   

2. Logistik regressiyaning yana bir foydali shakli – bu maqsadli yoki bog’liq o'zgaruvchining 3 yoki undan ko'p tartibsiz sinf turlarga, ya'ni miqdoriy ahamiyatga ega bo'lmagan sinf turlarga ega bo'lishi mumkin bo'lgan polinomialli logistik regressiyasidir;

   
   

3. Obyektlarning sinflarga tegishli bo'lgan aposteriorli (tajribali) ehtimolligini baholashga imkon beruvchi chiziqli sinflashni (klssifikatorni) yaratish usuli hisoblanadi;

   
   

4. Maqsadli o'zgaruvchining ehtimolligini o’qituvchi tomonidan nazorat ostida taxmin qilish uchun ishlatiladigan sinflashtirish algoritmidir.

   
   

4.