Tasniflash muammosi uchun logistik va softmax regressiya funksiyalaridan foydalanish. Samaradorlikni baholash usullari. Chalkashlik matritsasi Bajardi: Oqbo‘tayev M

MUHAMMAD AL-XORAZMIY NOMIDAGI
TOSHKENT AXBOROT TEXNOLOGIYALARI UNIVERSITETI
FARG‘ONA FILIALI



2 - MUSTAQIL ISH


Mavzu: Tasniflash muammosi uchun logistik va softmax regressiya funksiyalaridan foydalanish. Samaradorlikni baholash usullari. Chalkashlik matritsasi

Bajardi: Oqbo‘tayev M.T

Mavzu: Tasniflash muammosi uchun logistik va softmax regressiya funksiyalaridan foydalanish. Samaradorlikni baholash usullari. Chalkashlik matritsasi


Reja:

1. 
   Tasniflash muammosi uchun logistik va softmax regressiya funksiyalaridan foydalanish Samaradorlik ko’rsatkichlari.
   
2. 
   Samaradorlikni baholash usullari
   
3. 
   Hisoblash qobiliyati
   
4. 
   Tartibsizlik matritsasi (confusion matrix)
   
5. 
   Xulosa
   
6. 
   Foydalanilgan adabiyotlar
   

Logistik regressiya. Logistik regressiya bu o'zgaruvchilardan o'zaro
bog'liqlikni aniqlash usulidir, ulardan biri qat'iyan bog'liq, boshqalari esa mustaqil. Buning uchun logistik funksiyadan (akkumulyativ logistik taqsimot) foydalaniladi. Logistik regressiyaning amaliy qiymati shundaki, u bir yoki bir nechta mustaqil o'zgaruvchini o'z ichiga olgan voqealarni bashorat qilishning kuchli statistik usuli hisoblanadi. Bu quyidagi holatlarda foydalidir:
Mashinali o'qitishda instrumental vositalardan foydalanish Matlab/Python dasturiy muhiti bilan ishlash.

Mashinani o'rganish uchun afzal vositalar - Python–MatLab–R

AI bo'yicha so'rov -javoblar saytlari va Data Science forumi mushtarak so'rovlar bilan takroriy -takroriy mu’rajat etmoqda. Men ma’lumotlar -fanida yangiman, qaysi tildi o'rganishim zarur? Mashinada o'rganish uchun eng yaxshi til qaysi?
Mashinali o’qitish
Hozirgi kun talabalari axborot texnologiyalari bo’yicha zamonaviy dasturlash tizimlari bilan ishlashni bilishlari davr talabidir.
Bunda dars darayonida foydalaniladigan o’quv, o’quv-uslubiy qo’llanmalarning mavjud bo’lishi, o’quv jarayoni samaradorligini oshirishga xizmat qiladi. Kompyuter yordamida matematik, fizik masalalarni yechish uchun ko’pincha foydalanuvchi biron bir dasturlash tilida dastur tuzishni bilishi talab qilanadi.
MatLab, Python va R kollej o'quvchilariga matematika va statistika asoslarini o'qitishda muvaffaqiyatli ishlatiladi Bu matumotlarga asoslangan muhitda ma'lumotlarni katta tahlillar orqali o'rganish juda kuchli, ayniqsa qaror qabul qilish va bu matumotlarga boy muhitda ma'lumotlarni statistik ishlatish uchun.
MatLab yordamida hisoblash va statistik abi boshlang'ich matematikani o'qitish uchun foydalanish mumkin.
“Mashinali o’qitishga kirish” fanini ham o’qitishda Matlab asturidan foydalanish keng imkoniyatlarni ochib beradi. Menyu buyruqlarining vazifalari, matematik belgilar vositalari bilan ishlash, Matlabda oddiy matеmatik ifodalarni hisoblash, tеnglamalarni sonli va simvolli yеchish, hosila, integral, limitlarni hisoblash, grafiklar qurish bo’yicha barcha mavzular misollar bilan bayon etilgan.

M A T L A B
MatLab nafaqat tijorat raqamli hisoblash muhiti, balki dasturlash tili sifatida da yuqori baholanadi. MatLab xududi o'shanaqa standart kutubxonaga ega, biroq uning ishlatilishida matricalı algebra va ma'lumotlarni ishlov berish va chizish uchun katta tarmoq bor. Shu bilan birga, u ilg'or o'quvchi uchun vositalar kompleksini qamrab oladi, lekin bu foydalanuvchiga qo'shimcha xarajatlarni keltirib chiqaradi.