tayyorishlar

Tayanch vektorlar mashinalari (SVM)

obyektlarmashinali o'rgatishtekisliksinfrakhimova m.agipertekislikbinar tasniflashikki o'lchamli fazoushbu holatajratuvchi chiziqlarumumiyatlashmodelyuqori umumlashtirish
PPTX95 ko'rildi0 marta sotilgan
9 090 so'm
Najot Ta'lim
Najot Ta'lim1024 ta hujjat sotilgan

Tavsif

Gipertekislik orqali ajraladigan joylashuvga ega obyektlarning binar tasniflash masalasini ko’rib chiqamiz. Soddalashtirish maqsadida tasavvur qilamiz obyektlar ikki o’lchamli fazoda berilgan bo’lsin. U holda har bir obyektni tekislikdagi nuqta sifatida ifodalash mumkin bo’ladi. O’rgatuvchi tanlanma obyektlari quyidagicha ajralgan bo’lsin: Ko’rinib turibdiki ushbu holatda har xil ko’rinishdagi ajratuvchi chiziqlar to’plamini hosil qilish mumkin va bu chiziqlarning har biri bitta sinfni ikkinchisidan to’g’ri ajrata oladi. Bu holda savol tug’iladi: qaysi ajratish eng yaxshisi? Mashinali o’rgatishda biror tanlanma bo’yicha o’qitilgan model boshqa shunga o’xshash ixtiyoriy obyektlar uchun ham yaxshi ishlashi lozim. Ya’ni model yuqori umumlashtirish qobiliyatiga ega bo’lishi kerak. Shundan kelib chiqadigan bo’lsa

Hujjat haqida

Kategoriya
Taqdimotlar | Tibbiyot
Format
PPTX
Fayl hajmi
2.52 MB
Muallif
Najot Ta'lim
Qo'shilgan
13.08.2025

O'xshash hujjatlar