Ishni bajarish tartibi
Download 0.62 Mb. Pdf ko'rish
|
8 -Amaliy ish topshirig\'i
|
8-AMALIY MASHG’ULOT Mashinali o’qitishda o’qituvchisiz o’qitish algoritmlarini o’rganish va ularni dasturlash Ishdan maqsad: Matlab oynasida x=iris_dataset komandasi bilan ishlash ISHNI BAJARISH TARTIBI x=iris_dataset; kommandasi orqali iris gulining qiymatlarini matlab oynasiga chaqirtirib olamiz va uning o’lchamini size(x) orqali ko’rishimiz mumkin. Bir biriga bog’liqligi yoki uzoqligini bilish uchun esa neyron tarmoqdan foydalanamiz: net=selforgmap([8 8]); view(net) uning strukturasi quyidagi oynada ko’rsatilgan. [net,tr]=train(net,x); kommandasi orqali quyidagi neyron tarmoqni hosil qilamiz SOM topology ning neyron tarmog’i SOM neighbor connections orqali bir biriga yaqin va uzoq bo’lgan neyron tarmoqni ko’rishimiz mumkin SOM neighbor distances >> x=iris_dataset; >> size(x) ans = 4 150 >> net=selforgmap([8 8]); >> view(net) >> [net,tr]=train(net,x); >> Supervised learning. O’qituvchili o’qitish (Supervised learning) – bu modelni xususiyatlari aniq bo’lgan ma’lumotlar bilan o’qitish. Bunday turdagi o’qitish usullariga Regressiya va Sinflashtirish masalalarini misol keltirish mumkin. Ma’lumotlar to’plami (Data set). Data set - bu o’qitish uchun kerakli bo’lgan ma'lumotlar to'plamidir. Boshqacha aytganda, ma'lumotlar to'plami ma'lumotlar bazasi jadvalining yoki bitta statistik ma'lumotlar matritsasining qiymatlarini hisoblanib, bunda jadvalning har bir ustuni ma'lum o'zgaruvchini yoki parametr (x1,x2,....,xn) qiymatini ifodalasa, har bir satr esa berilgan parametrlar asosidagi obyekt qiymatiga (X1,X2,....,XN) to'g'ri keladi. Machine Learning loyihalarida biz o'quv ma'lumotlari to'plamidan (training data set) foydalanamiz. Bu turli xil harakatlarni bajarish uchun modelni o’qitish uchun ishlatiladigan haqiqiy ma'lumotlar to'plami hisoblanadi. Download 0.62 Mb. Do'stlaringiz bilan baham: 
|