2
|
O’qituvchisiz (Unsupervised) o‘qitish algoritmlari
|
3
|
Mashinali o‘qitishda chiziqli regressiya masalasi. Bir o‘zgaruvchili chiziqli regressiya.
|
4
|
Mashinali o‘qitishda chiziqli regressiya masalasi. Ko‘p o‘zgaruvchili chiziqli regressiya
|
5
|
Mashinali o‘qitishda logistik regressiya masalasi.
|
6
|
SVM algortimi
|
7
|
k-means algortimi
|
8
|
Bilimlarni taqdim etishning Freym usuli
|
9
|
Sun’iy intellektda sinflashtirish masalalari.
|
10
|
Mashinali o‘qitish uchun kerakli instrumental vositalar (Octave/Matlab/Python/) tahlili.
|
11
|
Mashinali o‘qitish jarayonining umumiy qadamlari.
|
12
|
Sinflashtirish masalasi uchun softmax regressiya funksiyasidan foydalanish
|
13
|
Chiziqli regressiyada Cost funksiyani hisoblash
|
14
|
Logistik regressiyada Cost funksiyani hisoblash
|
15
|
Mashinali o‘qitishda chiziqli algebra amallaridan foydalanish.
|
16
|
Chiziqli regressiya modelini qurida gradiyentli tushish (gradient descent) algortimi
|
17
|
Sinflashtirish masalasi uchun logistik regressiya funksiyasidan foydalanish
|
18
|
Random forest algoritmi
|
19
|
Bilimlarni taqdim etish usullari
|
20
|
Python ning sklearn kutubxonasi imkoniyatlari
|
21
|
Sun’iy intellektda samaradorlikni baholash usullari. Tartibsizlik matritsasi (confusion matrix)
|
22
|
Sun’iy intellekt masalalarini yechishga mo’ljallangan python kutubxonalari
|
23
|
Sun’iy intellektda o’rgatuvchi tanlama(datasetning) ahamiyati
|
24
|
Sinflashtirish jarayonida ehtimollik qiymatlarini hisoblash va qarorlar chegaralarini aniqlash (decision boundry)
|
25
|
Klasterlash usullaridan foydalanish,
|
Mavzu: «Mashina o‘qitish turlari, o‘qituvchili va o‘qituvchisiz o‘qitish algoritmlari»
