Mashinali o'qitish

MUXAMMAD AL XORAZMIY NOMIDAGI TOSHKENT AXBOROT TEXNOLOGIYALARI UNIVERSITETI

Mashinali o'qitish fanidan


Mustaqil ish
Mavzu : Mashina o'qitish turlari , o'qituvchili va o'qituvchisiz o'qitish algoritmlari .

Bajardi : 214-19- guruh talabasi ISMATOV SHAXZOD
Tekshirdi : Nurmurodov Javohir
Toshkent 2022
Mavzu: Mashinani o'rganish uchun K-Yaqin qo'shni ( KNN) algoritmi
K-Yaqin qo'shni nazorat ostida o'rganish texnikasiga asoslangan eng oddiy Mashina o'rganish algoritmlaridan biridir. K-NN algoritmi yangi holatlar/ma'lumotlar va mavjud holatlar o'rtasidagi o'xshashlikni qabul qiladi va yangi ishni mavjud toifalarga eng o'xshash toifaga kiritadi. K-NN algoritmi barcha mavjud ma'lumotlarni saqlaydi va o'xshashlik asosida yangi ma'lumotlar nuqtasini tasniflaydi. Bu shuni anglatadiki, yangi ma'lumotlar paydo bo'lganda, uni K-NN algoritmidan foydalangan holda osongina quduqlar to'plami toifasiga ajratish mumkin.
K-NN algoritmi regressiya uchun ham, tasniflash uchun ham ishlatilishi mumkin , lekin u asosan tasniflash muammolari uchun ishlatiladi. K-NN parametrik bo'lmagan algoritmdir , ya'ni u asosiy ma'lumotlarga hech qanday taxmin qilmaydi. dangasa o'rganuvchi algoritmi deb ham ataladi, chunki u o'quv to'plamidan darhol o'rganmaydi, aksincha u ma'lumotlar to'plamini saqlaydi va tasniflash vaqtida ma'lumotlar to'plamida amal qiladi.
O'quv bosqichida KNN algoritmi shunchaki ma'lumotlar to'plamini saqlaydi va u yangi ma'lumotlarni olganida, u ma'lumotlarni yangi ma'lumotlarga juda o'xshash toifaga tasniflaydi.
Misol: Aytaylik, bizda mushuk va itga o'xshash jonzot tasviri bor, lekin biz bu mushuk yoki it ekanligini bilishni xohlaymiz. Shunday qilib , ushbu identifikatsiya qilish uchun biz KNN algoritmidan foydalanishimiz mumkin, chunki u o'xshashlik o'lchovida ishlaydi. Bizning KNN modelimiz mushuklar va itlar tasvirlarida yangi ma'lumotlar to'plamining o'xshash xususiyatlarini topadi va eng o'xshash xususiyatlarga asoslanib, uni mushuk yoki it toifasiga kiritadi.

Nima uchun bizga K-NN algoritmi kerak?
Aytaylik, ikkita toifa, ya'ni A va B toifalari mavjud va bizda yangi ma'lumotlar nuqtasi x1 bor, shuning uchun bu ma'lumotlar nuqtasi ushbu toifalarning qaysi birida joylashgan bo'ladi. Ushbu turdagi muammolarni hal qilish uchun bizga K-NN algoritmi kerak. K-NN yordamida biz ma'lum bir ma'lumotlar to'plamining toifasi yoki sinfini osongina aniqlashimiz mumkin. Quyidagi diagrammani ko'rib chiqing:


K-NN qanday ishlaydi? ishlashini quyidagi algoritm asosida tushuntirish mumkin :