www.magadlal.com

Зорилго

Статистикийн шинжлэх ухаан болон машин сургалтын хоорондын уялдаа холбоог ойлгож, хяналттай машин сургалтад ашиглагддаг шугаман регресс, авторегресс, ложистик регресс, гэнэн Байесын алгоритм болон шийдвэрийн мод зэрэг үндсэн арга техникүүдийн онолын суурь, ажиллах зарчим, тэдгээрийг ангилал болон прогнозод хэрэглэх арга зүйг авч үзнэ.

Зорилтууд

1. Статистик болон машин сургалтын зорилго, өгөгдөлтэй харьцах арга зүйн уялдаа холбоог мэдэх.
2. Хугацаан цувааны өгөгдлөөс авторегрессийн загвараар прогноз гаргах зарчмыг ойлгох.
3. Бинар ангиллын бодлогод ложистик регрессийн загвар ашиглах, тус загвар дахь магадлалын харьцаа ба ложит хувиргалтын үүргийг ойлгох.
4. Гэнэн Байесын алгоритмын нөхцөлт үл хамаарлын шаардлагыг ойлгож, ажиллах зарчмыг нь судлах.
5. Шийдвэрийн модны зангилааг салаалуулах хэмжигдэхүүнүүд болох энтропи болон Жинийн бохирдлын онцлогийг танин мэдэх.

Товч агуулга

Регрессийн шугаман загвар, Авторегресс, ложистик регресс, Гэнэн Байесын алгоритм, Шийдвэрийн мод алгоритм

Дэд сэдвүүд

1. Статистик ба машин сургалт
2. Шугаман регрессийн загвар
3. Авторегрессийн загвар
4. Ложистик регресс
5. Гэнэн Байесын алгоритм
6. Шийдвэрийн мод

Суралцахуйн үр дүн

Мэдлэг

1. Статистикийн дүгнэлт ба машин сургалтын шийдвэр гаргах зарчмын ялгааг ойлгоно.
2. Шугаман болон авторегрессийн загварын хэрэглээ, автокорреляцийн хоцролтын утгаар загварын эрэмбэ тодорхойлох зарчмыг мэддэг болно.
3. Ложистик регрессийн сигмойд функц болон магадлалыг загварчлах зарчмыг мэдэж авна.
4. Гэнэн Байесын алгоритм дахь приор болон постериор магадлалын тооцооллын утга санааг ойлгоно.
5. Шийдвэрийн модны цэвэр байдлыг хэмжих энтропи болон Жинийн бохирдлын ялгааг мэдэж авна.

Чадвар

1. Өгөгдлийн бүтцэд тохируулан шугаман регресс болон авторегрессийн загварыг сонгон прогноз гаргах чадвартай болно.
2. Ангиллын бодлогод ложистик регресс болон гэнэн Байесын алгоритмыг оновчтой ашиглах чадвартай болно.
3. Шийдвэрийн модны хуваалтын цэгийг тодорхойлох ба төөрөгдлийн матриц ашиглан загварын чанарыг үнэлэх чадвар эзэмшинэ.

Хандлага

1. Загваруудын давуу болон сул талыг харгалзан өгөгдөлд нухацтай, шүүмжлэлтэй хандах сэтгэлгээ төлөвшинө.
2. Хиймэл оюун ухаан ба машин сургалтын алгоритмыг практикт ашиглахдаа хариуцлагатай, ёс зүйтэй ажиллах ёстойг ухамсарлана.