Mashinaning asosiy tushunchalari
Mashinani o'rganish uchun turli xil algoritmlar mavjud. Har kuni yuzlab nashrlar chop etiladi. Ular odatda tomonidan guruhlanadi o'quv uslubi (nazorat ostida o'rganish, nazoratdan o'tkazilmaydigan o'rganish, yarim tekshiruvdan o'tish) yoki undan foydalanish shakl yoki funktsiya bo'yicha shartnomalar (masalan, tasniflash, regressiya, qarorlar daraxti, klasterlash, chuqur o'rganish va hk). O'quv uslubi yoki funktsiyasidan qat'i nazar, barcha kombinatsiyalar quyidagilardan iborat:
Taklif (bir tasniflovchi yoki kompyuter tushunadigan til) Baholash (ob'ektiv / skoring funktsiyasi sifatida ham tanilgan) Optimallashtirish (qidirish uslubi, odatda eng yaxshi balli tasniflovchi, off-the-shelf va maxsus optimallash usullari qo'llaniladi) Machine Learning algoritmlarining asosiy maqsadi bundan oldin umumlashtirish, ya'ni ilgari hech qachon taqdim qilinmagan ma'lumotlarni muvaffaqiyatli talqin qilishdir.
Ma`lumki, ko`p xollarda tartiblangan sonlar ketma-ketligini shakllantirish zarurati tuғiladi. Bunday ketma-ketliklar grafik chizishda, jadval yaratishda kerak bo`ladi. Ularni xosil qilish uchun matlabda (:) ikki nuqta komandasidan (operatoridan) foydalaniladi. Uning umumiy ko`rinishi quyidagicha:
Dostları ilə paylaş: |
