Muhammad al-xorazmiy nomidagi toshkent

3.
 
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.