REGRESSIYA VA UNING TURLARI.
Keywords:
Kalit so‘zlar: Regressiya, chiziqli regressiya, chiziqsiz regressiya, ko‘p omilli regressiya, polinomial regressiya, logistika regressiyasi, Ridge regressiya, LASSO regressiya, elastik net, Poisson regressiyasi, kvantil regressiya, robast regressiya, regressiya daraxtlari, Random Forest, Gradient Boosting, statistik tahlil, bashorat, ma’lumotlar modeli.Abstract
Annotatsiya: Ushbu maqolada regressiya tushunchasi, uning mohiyati va
statistik hamda mashinaviy o‘qitishda qo‘llanish sohalari keng yoritilgan. Regressiya
modellarining asosiy maqsadi o‘zgaruvchilar orasidagi funksional bog‘liqlikni
aniqlash, natijani bashorat qilish va jarayonlarni optimallashtirishdan iboratdir.
Maqolada chiziqli, chiziqsiz, ko‘p omilli, polinomial, ridge, lasso, elastik net, logistika,
kvantil, Poisson hamda boshqa zamonaviy regressiya modellari nazariy va amaliy
jihatdan tahlil qilinadi. Har bir turining qo‘llanilish sohalari, afzalliklari, cheklovlari
va misollari berilgan. Tadqiqot natijalari regressiya modellarining iqtisodiyot, tibbiyot,
ta’lim, texnika, sun’iy intellekt va katta ma’lumotlar tahlilidagi ahamiyatini ko‘rsatadi.
References
Foydalanilgan adabiyotlar:
1. Karimov T. Statistika asoslari. T., 2019.
2. Abdullayev A., Rasulov A. Ehtimollar nazariyasi va matematik statistika.
3. Қодиров Қ. Иқтисодий-статистик методлар. Тошкент, 2018.
4. Лемешко И., Лемешко С. Статистические методы анализа данных.
Ingliz tilidagi asosiy manbalar:
5. Montgomery D.C., Peck E.A. Introduction to Linear Regression Analysis.
6. Draper N., Smith H. Applied Regression Analysis. Wiley, 2014.
7. Bishop C. Pattern Recognition and Machine Learning. Springer, 2006.
Onlayn manbalar:
8. Scikit-Learn rasmiy hujjatlari – https://scikit-learn.org
9. Kaggle ML Darsliklari – https://kaggle.com/learn
10. StatQuest YouTube kanali – regressiya bo‘yicha darslar
