Ma’ruza rejasi


Ko’p xususiyatli (o’zgaruvchili)



Yüklə 1,17 Mb.
səhifə4/4
tarix11.02.2022
ölçüsü1,17 Mb.
#52407
1   2   3   4
Chiziqli regressiya

Ko’p xususiyatli (o’zgaruvchili)


Chiziqli regressiya

Yuza(m2)

Nariz($1000)

2104

460

1416

232

1534

315

852

178





Bir xususiyatli (o’zgaruvchili) bo’lganda

Yuzasi(m2)

Xonalar soni

Qavatlar soni

Yoshi (yil)

Narxi ($1000)

2104

5

1

45

460

1416

3

2

40

232

1534

3

2

30

315

852

2

1

36

178











Ko’p xususiyatli (o’zgaruvchili).

Ko’p xususiyatli(o’zgaruvchili).

Belgilanadi:

= xususiyatlar nomeri

= o’zratuvchi tanlamaning i- xususiyatlari

= i- o’zratuvchi tanlamaning xususiyatlarining j- xususiyati

Yuzasi(m2)

Xonalar soni

Qavatlar soni

Yoshi (yil)

Narxi ($1000)

2104

5

1

45

460

1416

3

2

40

232

1534

3

2

30

315

852

2

1

36

178











Gepoteza:

Oldin:


Bu yerda deb qaralishi kerak.

Gepoteza:

Cost funksiyasi:

Parametrlar:

Takrorlash

Gradient descent:

( yaqinlashguncha)

Gradient Descent

Takrorlash

Oldingi holda(n=1):

Yangi algoritmda :

Takrorlash

( yaqinlashguncha )

Misol. = yuza(0-2000 m2)

= Xonalar soni(1-5)



Xususiyatlar shkalasi

G’oya: Turli shkaladagi xususiyatlarni baravarlashtirish.

yuza(m2)

Xonalar soni


Foydalanilgan adabiyotlar


Aurelian Geron, Hands on Machine Learning with Scikit-Learn Keras&Tensorflow // Second edition Concepts, Tools, and Techniques to Build Intelligent Systems, 2019, 510 pages

https://www.geeksforgeeks.org/ml-types-learning-supervised-learning/ https://www.guru99.com/unsupervised-machine-learning.html https://www.w3schools.com/python/python_ml_linear_regression.asp https://www.w3schools.com/python/python_ml_multiple_regression.asp https://www.w3schools.com/python/python_ml_polynomial_regression.asp https://www.mathworks.com/help/stats/regress.html
Yüklə 1,17 Mb.

Dostları ilə paylaş:
1   2   3   4




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

gir | qeydiyyatdan keç
    Ana səhifə


yükləyin