Muhammad al-xorazmiy nomidagi toshkent axborot texnologiyalari universiteti farg'ona filiali

Mashinali o'qitishda instrumental vositalardan foydalanish Matlab/Python dasturiy muhiti bilan ishlash

Python hozirda eng keng qo'llaniladigan dasturlash tillaridan biridir. Uning afzalliklaridan biri bu turli xil vazifalarni hal qiladigan ko'plab to'plamlardir. Ushbu o'quv qo'llanma uchun biz ma'lumotlarni o'qish, saqlash va qayta ishlashni ancha osonlashtiradigan Pandas, NumPy va SciPy kutubxonalaridan foydalanishni tavsiya etamiz. Shuningdek, sizga ko'plab mashinalarni o'rganish algoritmlarini amalga oshiradigan Scikit-Learn to'plami taqdim etiladi.

Shuni ta'kidlash kerakki, Pythondagi asosiy farqlar: Satr oxirida izlarning yo'qligi (nuqta, vergul va hk), bu yozishni chiziqli konstruksiyalarni juda "yoqimli" va tezkor qiladi (va ko'pgina kompyuter dasturlari hali ham chiziqli matematik, ammo murakkab ko'p darajali tizimlar emas). Bo'shashmasdan terish. O'zgaruvchini e'lon qilishda ma'lumotlar turini e'lon qilishning hojati yo'q, bu yana modelni yaratish jarayonini tezlashtiradi. Python talqin qilingan, o'zaro faoliyat platforma va yaxshi disk raskadrovka vositalariga ega. Ilovalarni ishlab chiqish uchun bizga quyidagilar kerak: Til, kod ishlab chiqish muhiti (IDE) va ishlash vaqti. Bizning holatlarimizda bu Anaconda va PyCharm. Asosiy kutubxonalar to'plami: Scikit-learn, Numpy, Pandas, Matplotlib, Theano, Keras. Muhim nuqta shundaki, asl holatida ishlash uchun barcha komponentlar Windows tizimiga xos emas, shuning uchun ushbu ko'rsatmalar birinchi navbatda Windows foydalanuvchilari uchun amal qiladi.


M A T L A B
MatLab nafaqat tijorat raqamli hisoblash muhiti, balki dasturlash tili sifatida da yuqori baholanadi. MatLab xududi o'shanaqa standart kutubxonaga ega, biroq uning ishlatilishida matricalı algebra va ma'lumotlarni ishlov berish va chizish uchun katta tarmoq bor. Shu bilan birga, u ilg'or o'quvchi uchun vositalar kompleksini qamrab oladi, lekin bu foydalanuvchiga qo'shimcha xarajatlarni keltirib chiqaradi.