Mashinali o‘qitishga kirish fanining maqsadi, vazifalari va kutiladigan natijalari

Bayesning sodda sinfi, Bayescha sodda sinflagichlar oddiy ehtimollik klassifikatorlari oilasiga mansub va Bayes teoremasidan kelib chiqadi, bu holda funksiyalarni mustaqil deb hisoblaydi (bu qat'iy yoki sodda, taxmin deb ataladi). Amalda, u mashinasozlikning quyidagi yo'nalishlarida qo'llaniladi:
• elektron pochtaga keladigan spam-spam ta'rifi;
• yangiliklar maqolalarini tematik sarlavhalar bilan avtomatik ravishda bog'lash;
• matnning emotsional rangini aniqlash;
• tasvirlardagi yuzlar va boshqa shablonlarni tanib olish.
Eng kichik kvadratlar usuli. Statistikani ozgina bo'lsa ham o'rgangan kishi chiziqli regressiya tushunchasini yaxshi biladi. Eng kichik kvadratlar ham uni amalga oshirish variantlariga tegishli. Odatda, chiziqli regressiya ko'plab nuqtalardan o'tgan to'g'ri chiziqni o'rnatish masalalarini hal qilish uchun ishlatiladi. Bu eng kichik kvadratlar usuli yordamida amalga oshiriladi: to'g'ri chiziqni torting, undan har bir nuqtagacha bo'lgan masofani o'lchang (nuqtalar va chiziq vertikal segmentlar bilan bog'langan), natijada olingan yig’indini ko'chiring. Natijada, masofalar yig'indisi eng kichik bo'ladigan egri chiziq kerakli (bu chiziq haqiqiy qiymatdan normal taqsimlangan og'ish bilan nuqtalar orqali o'tadi).
Ma'lumotlarni mashinada o'rganish uchun moslashtirishda chiziqli funksiya odatda qo'llaniladi va xato metrikasini yaratish orqali xatolarni minimallashtirish uchun eng kichik kvadratchalar usuli qo'llaniladi.
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:
• kredit ballari;
• reklama kampaniyalarining muvaffaqiyatini o'lchash;
• ma'lum bir mahsulotdan foyda bashorati;
• ma'lum bir sanada zilzila ehtimolini taxmin qilish.