Farangiz Abdurasulova



Yüklə 32,86 Kb.
Pdf görüntüsü
səhifə1/3
tarix07.01.2024
ölçüsü32,86 Kb.
#202403
  1   2   3
4-lab.Farangiz Abdurasulova



Sharof Rashidov nomidagi Samarqand davlat universiteti 
Intellektual tizimlar va kompyuter texnologiyalari fakulteti 
Kompyuter ilmlari va dasturlash texnologiyalari yo‘nalishi 
401-guruh talabasi 
Farangiz Abdurasulova
ning
Sun’iy intellekt fanidan 
“KNN algoritmi klassifikatsiya usuli tahlili” 
mavzusida 
 
4-LABORATORIYA 
ISHI 
 
 
 
 
 
 
 
 
Tekshirdi: Yarmatov Sh. 


Mavzu: 
Mashinaviy o’qitishda KNN klassifikatsiya usuli 
Reja: 
Mashinaviy o’qitishda KNN klassifikatsiya usuli .....................................3 
Modelni python dasturlash tilida realizatsiya qilish ..................................4 


Mashinaviy o’qitishda KNN klassifikatsiya usuli 
KNN algoritmi oddiy, amalga oshirish oson, nazorat ostidagi mashinaviy o'qitish algoritmi 
bo'lib, u ham tasniflash, ham regressiya muammolarini hal qilish uchun ishlatilishi mumkin. 
K- 
NN algoritmi yangi holatlar(ma'lumotlar) va mavjud ma’lumotlar o'rtasidagi o'xshashlikni qabul 
qiladi va yangi ma’lumotni mavjud toifalar orasidan eng o'xshash toifaga kiritadi. 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 ma'lumotlarning 
taqsimlanishi haqida hech qanday asosiy taxminlar qilmaydi Nima uchun bizga K-NN algoritmi 
kerak? Aytaylik, ikkita toifa, ya'ni A va B toifalari mavjud va bizda yangi ma'lumotlar nuqtasi bor, 
bu ma'lumotlar nuqtasi ushbu toifalarning qaysi birida joylashishini aniqlashimiz kerak. 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: 

Yüklə 32,86 Kb.

Dostları ilə paylaş:
  1   2   3




Verilənlər bazası müəlliflik hüququ ilə müdafiə olunur ©azkurs.org 2024
rəhbərliyinə müraciət

gir | qeydiyyatdan keç
    Ana səhifə


yükləyin