«Мәшинелік оқыту әдістері» зерттеу қызметі
Топтық жұмыс
Топтағы оқушылар материалды өз беттерінше оқып, әр әдістің
артықшылықтары туралы постер дайындайды (оқулықтың материалын,
интернет ресурстарын қолдануға болады).
Әр топ постерлерін қорғайды.
Білу және түсіну
1. Мәшинелік оқытуда қандай алгортимдер қолданылады?
2. Қарапайым байес алгоритмі (ҚБА) – ол несімен қарапайым?
3. ҚБА пайдаланған кезде қандай міндеттер шешіледі?
4. K - жақын көршілер алгоритмінің негізінде нысанның қандай қасиеті
болады?
Жұптық жұмыс:
№1 тапсырма: Берілген сөздерді өз орындарына дұрыс орналастыр.
________________ байес алгоритм (ҚБА) – белгілердің тәуелсіздігі туралы
жорамалы бар ______________ негізделген жіктеу алгоритмі. Басқаша
айтқанда, ҚБА: «______________ қандай да бір белгінің болуы қандай да
бір басқа белгінің болуымен _______________емес», – деп болжайды.
Түйін сөздер:
- Байес теоремасына байланысты.
- Қарапайым.
- Санатта.
№2 тапсырма: ҚБА және ЖКӘ алгоритмдерінің артықшылықтары мен
кемшіліктерін топтастыр.
№3 тапсырма: НБА және KNN алгоритмдердің артықшылықтары мен
кемшіліктерін бөл.
MS Excel-де «Жақын көршілер» құжатын ашу. Орында: нысандар
арасындағы қашықтықты есептеп, ең аз қашықтықты анықтау және ол
қандай нысандар арасындағы қашықтық екенін есептеу.
Қолдану
Деңгейлік тапсырмалар:
А деңгейі. Кіріктірілген функцияларды қолданып, 1-мысалдың берілгенін
MS Excel-ге жаз. Болжамның нәтижесі болатын ең жоғары апостериорлық
ықтималдығы бар санаттың есептеу формуласын жаз.
В деңгейі. Параграфта баяндалған алгоритмді қолданып, күн райын болжа:
• бұлтты; • шуақты; • жаңбырлы.
Қажет формула мен ЕГЕР функциясын қолдан.
С деңгейі. Кейбір, x, y параметрлерімен 5 нысан берілді делік. Нысандар-
дың бір-бірінің арасындағы арақашықтықты тап және нысандардың
арасындағы арақашықтықтың ең кішкентайын анықта.
| 
