Nomidagi toshkent axborot texnologiyalari universiteti farg

Yuqoridagi rasmda buyurtma 8 ga o'rnatilganda (M = 8), biz, 
albatta, haddan tashqari moslashamiz. Aksincha, M = 2 bo'lsa, 
biz mos kelmasligimiz haqida bahslashishimiz mumkin, ya'ni 
bizning modelimiz murakkabligi bizning ma'lumotlarimizdagi 
"variatsiyaning boyligini qo'lga kiritish" uchun etarlicha 
yuqori emas. Boshqacha qilib aytganda, u ma'lumotlardagi 
naqshlarni tanlamaydi. 
•
Yuqoridagi rasmda buyurtma 8 ga o'rnatilganda (M = 8), biz, albatta, haddan tashqari 
moslashamiz. Aksincha, M = 2 bo'lsa, biz mos kelmasligimiz haqida bahslashishimiz 
mumkin, ya'ni bizning modelimiz murakkabligi bizning ma'lumotlarimizdagi "variatsiyaning 
boyligini qo'lga kiritish" uchun etarlicha yuqori emas. Boshqacha qilib aytganda, u 
ma'lumotlardagi naqshlarni tanlamaydi.
Tanlov yaratish 
•
Bir nechta mashinani o'rganish modellaridan foydalanish, sinovdan o'tkazish va taqqoslash
Endi biz har bir ma'lumot fanining loyihasining qisman 
ma'lumotlarini tozalash va tortishuvlarini muvaffaqiyatli 
bajardik, biz qiziqarli qismga, modellashtirishga o'tamiz! 

---

•
Endi biz har bir ma'lumot fanining loyihasining qisman 
ma'lumotlarini tozalash va tortishuvlarini muvaffaqiyatli bajardik, biz 
qiziqarli qismga, modellashtirishga o'tamiz!
•
Ushbu maqola alohida bo'lishi mumkin bo'lsa-da, birinchi bo'lib 1-
qism va 2-qismni ko'rib chiqish tavsiya etiladi.
•
Mashinani o'rganishda modellashtirish iterativ bosqich bo'lib, unda 
ma'lumotlar olimi doimiy ravishda berilgan vazifa uchun eng 
yaxshisini topish uchun mashinani o'rganish modellarini o'rgatadi va 
sinab ko'radi.
•
Mashinani o'rganishning turli xil modellari mavjud va qaysi birini 
tanlash odatda muammoga bog'liq. Hech bir mashinani o'rganish 
modeli barcha turdagi muammolar uchun eng yaxshi ishlamaydi. 
Shunday qilib, ushbu bosqichda sizning vazifangiz har bir aniqlikni 
siqib chiqarish uchun bir nechta modellarni va nozik sozlash 
parametrlarini sinab ko'rishdir.
•
Eslatma: Biz odatda yuqori samaradorlikli modellarga intilsak ham, 
odatda murakkab modellar kabi deyarli bajaradigan oddiyroq 
modellarga murojaat qilish oqilona va yaxshiroqdir.