O’ZBEKISTON RESPUBLIKASI AXBOROT TEXNOLOGIYALARI VA KOMMUNIKATSIYALARINI RIVOJLANTIRISH VAZIRLIGI
MUHAMMAD AL-XORAZMIY NOMIDAGI TOSHKENT AXBOROT TEXNOLOGIYALARI UNIVERSITETI QARSHI FILIALI
“ KI ” FAKULTETI
3 – BOSQICH KI 11-19 GURUH TALABASINING
MASHINALI O’QITISHGA KIRISH
FANIDAN TAYYORLAGAN
2-AMALIY ISHI
Bajardi: Joʻraqulov Sh
Qabul qildi: Davlatova.N
QARSHI – 2022
2-Amaliy ish
Mavzu: Mashinali o’qitish turlari. Mashinali o’qitish jarayonining umumiy qadamlari
Ishdan maqsad: Bir o’zgaruvchili va Ko’p o’zgaruvchili regressiya masalalari va ularni dasturlash
import numpy as np
x_soat = np.array([1.0,2.0,3.0])
y_baho = np.array([2.0,3.0,6.0])
def forward(x):
return x*w
def loss(x,y):
y_pred = forward(x)
return (y_pred-y)**2
for w in np.arange(0.0,4.1,0.1):
print("w={:.3f}".format(w))
L_umum=0
for x_hb_qiym, y_hb_qiym in zip(x_soat, y_baho):
y_hb_bash = forward(x_hb_qiym)
L_hb_qiym = loss(x_hb_qiym,y_hb_qiym)
L_umum+=L_hb_qiym
print("\t", "{:.2f}, {:.2f}, {:.2f}, {:.2f}".format(x_hb_qiym, y_hb_qiym, y_hb_bash, L_hb_qiym
))
print("MSE = ", L_umum/len(x_soat))
Do'stlaringiz bilan baham: |