Mavzu: Mashinali o'qitishga kirish va uning asosiy tushunchalari, algortmlari

Normalizatsiya xususiyatlari
Biz funktsiya ma’lumotlarini ko’paytirishimiz kerak, chunki u ma'lumotlarning umumiy tarqalishini va nisbatlarini saqlaydi. Bu samarali tahlilga olib keladi. Har bir xususiyatning qiymati ham o'zgarishi mumkin.
Yo'qotish funktsiyasini minimallashtirish

• 
  Ma'lumotlar to'plamida yo'qotishlarni minimallashtirish bu Gradient tushishi algoritmi asosida olib boriladi. Misol uchun quyidagicha berilgan bo’lsa,
  
• 
  Y =2+3x biz uni xosila olish orqali
  
• 
  Y =4x+3 ko’rinishida yechamiz.
  

• 
  

Ko'p o'zgaruvchan regressiyaning afzalliklari

• 
  Ko'p o'zgaruvchan regressiyaning eng muhim ustunligi bu ma'lumotlar to'plamida mavjud bo'lgan qo'shimcha va mustaqil o'zgaruvchilar o'rtasidagi o'zaro bog'liqlikni tushunishga yordam beradi. Ko'p o'zgaruvchan chiziqli regressiya - bu keng qo'llaniladigan mashinalarni o'rganish algoritmi.
  

Ko'p o'zgaruvchan regressiyaning kamchiliklari

• 
  Ko'p o'zgaruvchan texnikalar biroz murakkab va yuqori darajadagi matematik hisoblashni talab qiladi.
  
• 
  Ko'p o'zgaruvchan regressiya modelining natijasini ba'zan izohlash oson emas, chunki u bir xil bo'lmagan yo'qotish va xatolik ehtimolligiga ega.
  
• 
  Ushbu modelni kichik ma'lumotlar to'plamlariga nisbatan qo'llash mumkin emas. Natijalar kattaroq ma'lumotlar to'plamlari uchun yaxshiroq natija beradi.
  

5-Mavzu:Logistik regressiya tushunchasi va ularning mashinali o'qitishda qo'llanilishi
Logistik regressiya bu a statistik model uning asosiy shaklida a foydalanadi logistika funktsiyasi modellashtirish a ikkilik qaram o'zgaruvchi, ammo bu juda murakkab kengaytmalar mavjud. Yilda regressiya tahlili, logistik regressiya^[1] (yoki logit regressiyasi) taxmin qilish logistik modelning parametrlari (shakl ikkilik regressiya). Matematik ravishda, ikkilik logistik model ikkita mumkin bo'lgan qiymatga ega bo'lgan o'zgaruvchiga ega, masalan, pass / fail ko'rsatkich o'zgaruvchisi, bu erda ikkita qiymat "0" va "1" bilan belgilanadi. Logistik modelda log-stavkalari (the logaritma ning koeffitsientlar) "1" etiketli qiymat uchun a chiziqli birikma bir yoki bir nechtasini mustaqil o'zgaruvchilar ("bashoratchilar"); mustaqil o'zgaruvchilarning har biri ikkilik o'zgaruvchi bo'lishi mumkin (indikator o'zgaruvchisi tomonidan kodlangan ikkita sinf) yoki a doimiy o'zgaruvchan (har qanday haqiqiy qiymat). Tegishli ehtimollik "1" etiketli qiymat 0 (albatta "0" qiymati) va 1 (albatta "1" qiymati) orasida o'zgarishi mumkin, shuning uchun yorliq; log-koeffitsientlarni ehtimollikka o'zgartiradigan funktsiya bu logistik funktsiya, shuning uchun nom. The o'lchov birligi log-koeffitsient o'lchovi uchun a deyiladi logit, dan