Kompyuter injineringgi fakulteti

O’ZBEKISTON RESBUPLIKASI OLIY O’RTA TA’LIM VAZIRLIGI
TOSHKENT AXBOROT TEXNOLOGIYALAR UNIVERSITETI FARG’ONA FILIALI
KOMPYUTER INJINERINGGI FAKULTETI
AXBOROT XAVFSIZLIGI YO’NALISHINING
641-20-GURUXI TALABASI MUHAMMADSOLIYEV SHOHJAHONNING
MASHINALI O’QITISHGA KIRISH
FANIDAN
JORIY NAZORAT-7
TOPSHIRDI: MUHAMMADSOLIYEV SH.
QABUL QILDI: SULTONOV S.


7-AMALIY MASHG’ULOT:


Mavzu: Mashina o’rganishda tasniflash algoritmlari va ularni dasturlash

1. 
   Asosiy komponentni tahlil qilish (PCA) / SVD
   
2. 
   Eng past kvadrat usul
   
3. 
   K-o’rta usuli
   
4. 
   Konvolyutsion neyron tarmoqlari
   

Asosiy komponentni tahlil qilish (PCA) / SVD

Bu asosiy mashina o'rganish algoritmlaridan biridir. Sizga eng kam ma'lumotni yo'qotib, ma'lumotlarning hajmini kamaytirish imkonini beradi. Ob'ektni aniqlash, kompyuterni ko'rish, ma'lumotlarni siqish va boshqalar kabi ko'plab sohalarda qo'llaniladi. Asosiy tarkibiy qismlarni hisoblash asl ma'lumotlarning kovaryans matritsasining eigenvektorlari va eigenvallarini hisoblashda yoki ma'lumotlar matritsasining yakka qiymatli dekompozitsiyasida kamayadi.

SVD bu buyurtma qilingan qismlarni hisoblash usulidir.


Eng past kvadrat usul


Eng past kvadratlar usuli turli xil muammolarni echishda ishlatiladigan matematik usul bo'lib, ba'zi funktsiyalarni istalgan o'zgaruvchilardan chetlanish kvadratlarining miqdorini minimallashtirishga asoslangan. U haddan tashqari aniqlangan tenglamalar tizimini "echish" uchun (tenglamalar soni noma'lumlar sonidan oshib ketganda), tenglamalarning oddiy (haddan tashqari aniqlanmagan) tenglamalari tizimida echimni topish, shuningdek ba'zi bir funktsiyalarning nuqta qiymatlarini taxmin qilish uchun ishlatilishi mumkin.



Ushbu algoritmni oddiy egri / regresslarga moslash uchun foydalaning.