Mavzu: Supervised Learning: Classification Reja: Nazorat ostida o'rganish

Mavzu:Supervised Learning:Classification

Reja:

1. 
   Nazorat ostida o'rganish
   

2. Mashinani o’rganish
3. Regressiya

Nazorat ostida o'rganish (SL) - bu mavjud ma'lumotlar yorliqlangan misollardan iborat bo'lgan muammolar uchun mashinani o'rganish paradigmasi, ya'ni har bir ma'lumot nuqtasi xususiyatlar (kovariatlar) va tegishli yorliqdan iborat. Nazorat ostidagi oʻrganish algoritmlarining maqsadi kirish-chiqish juftliklari misoli asosida xususiyat vektorlarini (kirishlarni) teglar (chiqish) bilan taqqoslaydigan funksiyani oʻrganishdir.[1] U o'quv misollari to'plamidan iborat etiketli trening ma'lumotlaridan funktsiyani chiqaradi.[2] Nazorat ostidagi ta'limda har bir misol kirish ob'ekti (odatda vektor) va kerakli chiqish qiymatidan (nazorat signali deb ham ataladi) iborat juftlikdir. Nazorat qilinadigan o'rganish algoritmi o'quv ma'lumotlarini tahlil qiladi va yangi misollarni xaritalash uchun ishlatilishi mumkin bo'lgan xulosa qilingan funktsiyani ishlab chiqaradi. Optimal stsenariy algoritmga ko'rinmaydigan holatlar uchun sinf belgilarini to'g'ri aniqlash imkonini beradi. Bu o'rganish algoritmini o'quv ma'lumotlaridan ko'rinmaydigan vaziyatlarga "oqilona" tarzda umumlashtirishni talab qiladi (qarang: induktiv tarafkashlik). Algoritmning bu statistik sifati umumlashtirish xatosi orqali o'lchanadi.

Qadamlar
Algoritm tanlash

Nazorat ostidagi o'rganish algoritmlari qanday ishlaydi
Generativ trening
Umumlashtirish
Yondashuvlar va algoritmlar
Ilovalar
Umumiy masalalar
Shuningdek qarang
Ma'lumotnomalar
Tashqi havolalar
Fikr-mulohaza
MOSHINANI O'RGANISH
Nazorat ostidagi o'rganish
Kirish va chiqish ma'lumotlariga asoslangan bashoratli modelni ishlab chiqish
Nazoratsiz O'rganish
Faqat kiritilgan ma'lumotlar asosida ma'lumotlarni guruhlash va sharhlash
TASNIFI
REGRESSIYA
KLASTERLASH
TA’RIF:
Nazorat ostidagi oʻrganish - bu yorliqli oʻquv maʼlumotlaridan funktsiyani chiqarish uchun mashinani oʻrganish vazifasi. Trening ma'lumotlari o'quv misollari to'plamidan iborat. Nazorat ostidagi ta'limda har bir misol kirish ob'ekti va kerakli chiqish qiymatidan iborat juftlikdir. Nazorat qilinadigan o'rganish algoritmi o'quv ma'lumotlarini tahlil qiladi va yangi misollarni xaritalash uchun ishlatilishi mumkin bo'lgan xulosa qilingan funktsiyani ishlab chiqaradi.
Nazorat ostidagi ta’lim algoritmlari
Regressiya
- Chiziqli
- Polinom
- Ridj
Regressiya
- Lasso regressiyasi
Tasniflash
Logistik regressiya
- Chiziqli
Diskriminant tahlili Naif Bayes
Regressiya va tasnif
Qaror daraxtlari
- K- eng yaqin qo'shnilar (KNN)
- Vektor mashinasini qo'llab-quvvatlash (SVM)