УСУЛҲОИ МОДЕЛИРОНИИ ТАҚЛИДӢ ДАР АЛГОРИТМҲОИ МАҶМӮИИ ОМӮЗИШИ МОШИНӢ

ilhomjonqodirov02

Муаллифон

      Низомитдинов А.И. – доктори фалсафа аз рӯйи ихтисос (PhD), омӯзгори калон, кафедраи иқтисоди рақамӣ, Донишкадаи политехникии Донишгоҳи техникии Тоҷикистон ба номи академик М.С.Осимӣ, ш. Хуҷанд, Ҷумҳурии Тоҷикистон, ahlidin@gmail.com.

 

Чакида

    Дар мақолаи мазкур оид ба алгоритмҳои омӯзиши мошинӣ, аз ҷумла моделҳои ғайрипараметрикии таҳлили регрессионии маҷмӯӣ таҳлил гузаронида шудааст. Аз ҷумла, чунин моделҳо, ба монанди моделҳои регрессионии аддитивӣ, моделҳои аддитивии ҷаримавии умумигардонидашуда, сплайнҳои борик ба назар гирифта мешаванд. Яке аз мушкилоти асосӣ дар масъалаҳои мутобиқсозии ғайрихаттӣ муқоиса ва интихоби усули оптималии баҳо додани маълумот мебошад. Мутобиқшавӣ бо намудҳои гуногуни маълумот баррасии муфассали интихоби моделҳоро талаб мекунад. Масъалаи нисбатан душвор дар ин масъалаҳои ин интихоби модел бо ҳаҷми хатогии хурдтарин мебошад. Барои гузаронидани таҳлили регрессионӣ, 5 функсияҳои гуногун аз таҳқиқоти қаблан нашршуда интихоб карда шуданд, ки барои баҳодиҳии онҳо моделҳои регрессионӣ истифода мешаванд. Маълумотҳот интихобшуда ин қимматҳои маҷмӯист, ки аз функсияҳо ва ҷузъҳои тасодуфӣ аз функсияҳои тақсимоти гуногун ба арзишҳои функсионалӣ илова карда шудаанд. Ин маълумотҳо баъдан барои мувофиқ кардани моделҳои регрессионии ғайрипараметрӣ истифода шуданд. Бо истифода аз усули тақлидӣ, маълумот аз ҳар як функсия бо 100 арзиш ва 100 такрор интихоб карда шуд. Натиҷаҳои наздикшавии функсия бо истифода аз хатои миёнаи квадратии  ҳисоб карда мешаванд. Натиҷаҳои меъёрҳои арзёбӣ бо истифода аз бокс-плотов (box-plot) барои муайян кардани методологияи мувофиқтарин муқоиса карда мешаванд.

Калидвожаҳо

 сплайнҳои ҳамвори тунук, моделҳои регрессионии ҳамҷоя, моделҳои ҳамҷояи ҷаримавӣ, моделиронии имитатсионӣ

Забон

тоҷикӣ

Намуд

техникӣ

Сол

2022

Саҳифа

20

Рӯйхати адабиётҳои истифодашуда

    1. Smith, M. and Kohn, R. – A Bayesian approach to nonparametric bivariate regression. Journal of the American Statistical Association, 2007, 92, 1522-1535.
    2. Wood, S.N. – Thin plate regression splines. Journal of the Royal Statistical Society B, 2003, 65, 95-114.
    3. Fan, J. and Gijbels, I. Local Polynomial Modelling and Its Applications. 1996, London : Chapman and Hall.
    4. Hastie, T. and Tibshirani, R. Generalized additive models, 1990, London: Chapman and Hall.
    5. Duchon, J. Splines minimizing rotation-invariant semi-norms in Sobolev spaces. In: Construction Theory of Functions of Several Variables. 1977. Berlin: Springer.
    6. Eilers P.H.C., and Marx B.D. – Flexible smoothing using B-splines and penalized likelihood (with comments and rejoinders), Statistical Science, 1996, 11(2), 89-121.
    7. Eilers P.H.C., and Marx B.D. – Direct generalized additive modeling with penalized likelihood, Computational Statistics and Data Analysis, 1998, 28, 193-209.
    8. Wood, S.N. – Mgcv: GAMs and generalized ridge regression in R, R News, 2001,1, 20-25.

Таърихи нашр

2023-09-25