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

Ikkilik yoki binomial 
Ushbu turdagi tasniflashda qaram o'zgaruvchining faqat ikkita turi mavjud: 1 va 0. Misol uchun, bu o'zgaruvchilar muvaffaqiyat yoki muvaffaqiyatsizlikni, ha yoki yo'q, g'alaba yoki yo'qotishni va boshqalarni ifodalaydi. 
Polinomial 
Ushbu tasniflash shaklida qaram o'zgarmaydigan 3 yoki undan ko'p sonli tartibsiz turlarga yoki miqdoriy ahamiyatga ega bo'lmagan turlarga ega bo'lishi mumkin. Misol uchun, bu o'zgaruvchilar "a turi" yoki "b turi" yoki "C turi"ni ifodalaydi. 
Tartib 
Ushbu tasniflash shaklida qaram o'zgarmaydigan 3 yoki undan ko'p buyurtma 
turlari yoki miqdoriy ahamiyatga ega bo'lgan turlarga ega bo'lishi mumkin.
Misol uchun, bu o'zgaruvchilar "yomon" yoki "yaxshi", "juda yaxshi", "yaxshi" va har bir toifadagi 0,1,2,3 kabi ballar bo'lishi mumkin.
Ikki tomonlama logistik regressiyasi modeli.
Logistika regressiyasining eng oddiy shakli ikkilik yoki binomial logistika 
regressiyasi bo'lib, unda maqsadli yoki qaram o'zgaruvchining faqat 2 turi bo'li-shi mumkin: 1 yoki 0.
Logistik regressiyasining yana bir foydali shakli-maqsad yoki qaram 
o'zgaruvchining 3 yoki undan ko'p tartibsiz turlarga, ya'ni miqdoriy ahamiyatga 
ega bo'lmagan turlarga ega bo'lishi mumkin bo'lgan polinomial logistik 
regressiyasi.


Samaradorlik ko’rsatkichlari.
Algoritmlarni tahlil qilishning asosiy vazifasi kirish ma'lumotlari hajmining oshib borishi bilan resurslarga bo'lgan talabni (vaqt va xotira xarajatlari) o'lchash usullarini aniqlashdir. Shundan so'ng, o'sish sur'ati qonuniyatlarini tavsiflash uchun zarur bo'lgan matematik mexanizm ishlab chiqiladi. Kirish ma'lumotlari hajmini oshirish bilan turli xil funktsiyalar; "bitta funktsiya boshqasiga qaraganda tezroq o'sadi" iborasi nimani anglatishini aniqlab olishga yordam beradi. Ba'zi hollarda, yaxshi bajarilish vaqtiga erishish yanada murakkab ma'lumotlar tuzilmalaridan foydalanishga bog'liq va bo'lim oxirida biz bunday ma'lumotlar strukturasining juda foydali misolini ko'rib chiqamiz: ustuvor navbatlar va ularni uyum(kucha, heap) asosida amalga oshirish.
Asosiy mavzu - hisoblash muammolarining samarali algoritmlarini izlash. Ushbu umumiylik darajasida kompyuterni hisoblashning butun sohasi ushbu mavzu bilan bog'liq bo'lib tuyuladi; bizning yondashuvimiz boshqalardan qanday farq qiladi? Algoritmlarni ishlab chiqishda umumiy mavzular va loyihalash tamoyillarini aniqlashga harakat qilamiz. Bizni samarali algoritmlarni loyihalashning asosiy usullarini minimal ma'lumot bilan namoyish etuvchi paradigmatik masalalar va usullar qiziqtiradi.