LOGISTIK REGRESSIYA VA UNING QO’LLANISHI
Main Article Content
Abstract:
Ushbu tezisda logistik regressiya modelining nazariy asoslari, logistika funksiyasining matematik talqini va uning ehtimollikni modellashtirishdagi o‘rni yoritilgan. Logistik funksiyaning sigmasimon shakli, chiziqli kombinatsiyaning ehtimollikka aylanish jarayoni hamda logik transformatsiyasi ilmiy asosda tushuntiriladi. Tadqiqot natijalari logistik regressiyaning ikki kategoriyali natijalarni ishonchli, barqaror va talqin qilish oson bo‘lgan statistika modeli ekanligini ko‘rsatadi.
Article Details
How to Cite:
References:
Bekmuratov Q.A. , Sun’iy intellekt va neyron tarmoqlar. O‘quv qo‘llanma, Samarqand – 2021.
Sadullayeva SH.A, Yusupov D.F., Yusupov F., Sun’iy intellect va neyronto‘rli texnologiyalar. O‘quv qo‘llanma, Urganch – 2021.
H.N.Zayniddinov, T.A.Xo‘jaqulov, M.P.Atadjanov, “Sun’iy intellekt” fanidan o‘quv qo‘llanma, Toshkent – 2018.
Интеллектуальные информационные системы и технологии: учебное пособие/ Ю.Ю. Громов, О.Г.Иванова, В.В. Алекссев и др. –тамбов: Издво ФГБОУ ВПО «ТГТУ», 2013.-244с.
James, G., Witten, D., Hastie, T., & Tibshirani, R. (2013). An Introduction to Statistical Learning with Applications in R. https://www.statlearning.com/
UCLA Statistical Consulting Group. Logistic Regression in R. https://stats.idre.ucla.edu/r/dae/logit-regression/
www.lex.uz - O‘zbekiston Respublikasi Qonun hujjatlari milliy bazasi
htpp://www.raii.org/library - Российская ассоциация искусственного интеллекта
