LOGISTIK REGRESSIYA ASOSIDA TASNIFLASH MASALALARINI YECHISH
Keywords:
logistik regressiya, chiziqli regressiya, optimallashtirish, spam, ham.Abstract
Hozirgi kunda ko‘plab masalalarni yechish obyektlarni toifalarga tasniflash muammosiga chambarchas bog‘liq. Toifalarga tasniflashning ko‘plab usullari mavjud. Ularni axborot xavfsizligining turli muammolarini yechishda qo‘llasa bo‘ladi. Shu usullardan biri logistik regressiya bo‘lib, ushbu maqolada logitik regressiya usuli yordamida obyektlarni sinflashtirish masalalari yechilgan, shuningdek optimallashtirish masalasining yechimi ham ishlab chiqilgan. Ishlab chiqilgan algoritmlar yordamida toifalashtirishning muammosining turli masalalarni hal etish mumkin.
References
Л.А.Растригин. Современние принципи управления сложними объектами. М.: Советское радио. 1980. - 230 с.
Abdulhamit Subasi, in Practical Machine Learning for Data Analysis Using Python, 2020
А.П. Карпенко.Современние алгоритми поисковий оптимизасии. М.:Издателство МГТУ им. Н.Э.Баумана, 2014. - 446 с.
Thomas W. Edgar, David O. Manz, in Research Methods for Cyber Security, 2017
Бурков Андрей, Машинное обучение без лишних слов. — СПб.: Питер, 2020. — 192 с.
Khamdamov R.Kh., Khaydarov E.D. “Pre-processing of primary spam classification data from email messages” Современное состояние и перспективи развития сифрових технологий и искусственного интеллекта Сборник докладов республиканской научно-технической конференции Самарканд, 26-27 октябрья 2022 г.
