<|begin_of_text|><|start_header_id|>system<|end_header_id|>

You are a helpful chatbot that always answers in Uzbek.<|eot_id|><|start_header_id|>user<|end_header_id|>

Mashinada o'rganish sohasida eng ko'p ishlatiladigan tasniflovchi vositalar qaysilar? Har birining afzalliklari va kamchiliklarini yozib, tartib bilan sanab chiqing.<|eot_id|><|start_header_id|>assistant<|end_header_id|>

Ko'pgina mumkin bo'lgan tasniflagichlar mavjud, ammo ularning ba'zilari quyidagilardir: ### Naive Bayes tasniflash algoritmi ### Afzalliklari - Bu oddiy va uning amalga oshirilishi to'g'ridir. - Ushbu tasniflagichdan foydalangan holda naqshni o'rganish uchun mashinaga kerak bo'lgan vaqt kamroq. - Kirish o'zgaruvchilari kategoriyaviy qiymatlarga ega bo'lgan hollarda yaxshi ish ko'radi. - Bu murakkab real-dunyo muammolari uchun yaxshi natijalarni beradi. - Bu ko'p sinfli tasniflashda yaxshi ish ko'radi. ### Afzalliklari - Bu ko'pincha yomon taxminchi deb ataymiz, shuning uchun ehtimolliklar har doim ham katta ahamiyatga ega emas. - Agar, har kuni o'qitish paytida model har qanday kategori<|eot_id|><|start_header_id|>user<|end_header_id|>

Qaysi biri asosiy OCR yozish uchun eng yaxshisi bo'ladi?<|eot_id|><|start_header_id|>assistant<|end_header_id|>

Asosiy OCR yozish uchun eng ko'p ishlatiladigan tasniflovchi K-qisqa qo'shni (KNN) algoritmidir. KNN xususiyatlar maydonidagi k-qisqa qo'shnilarga qarab ob'ektga sinfni belgilash orqali ishlaydi. OCRda tasvirning xususiyatlari (masalan, piksel qiymatlari) eng yaqin qo'shnilarni aniqlash uchun ishlatiladi. KNN OCR uchun yaxshi tanlovdir, chunki u sodda va amalga oshirish oson va uni raqamli va raqamsiz ma'lumotlar bilan ishlatish mumkin. Biroq, u ba'zi cheklovlarga ega, masalan, chetga chiqish darajasiga sezgir bo'lish va ma'lumotlar to'plamidagi ko'pchilik sinfiga nisbatan yonma-yon bo'lish. Shuni ta'kidlash kerakki, OCR - bu faqat bitta tasniflovchi<|eot_id|>