<|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|>

Umumiy chiziqli model uchun namunaviy ma'lumotlarni simulyatsiya qilish uchun iltimos, Julia kodini taqdim eting.<|eot_id|><|start_header_id|>assistant<|end_header_id|>

Albatta, bu erda umumiy chiziqli model uchun misol ma'lumotlarini simulyatsiya qilish uchun Julia kodi: ```julia StatsBase funksiyasini ishlatish orqali simulyatsiya_data ((n_samples, n_features, beta, sigma) """Umumiy chiziqli model uchun misol ma'lumotlarini simulyatsiya qiladi. Args: n_samples: Simulyatsiya qilinadigan namunalar soni. n_features: xususiyatlar soni. beta: koeffitsiyent vektor. sigma: Noiz standart chetlanishi. Qaytadi: (X, y) ning tuplesi, bu erda X - dizayn matriks va y javob vektoridir. """ X = randn_samples, n_features) y = X * beta + sigma * n_n_samples) X, y ni qaytaradi. Agar __name == "<|eot_id|><|start_header_id|>user<|end_header_id|>

Qanday qilib simulyatsiya qilingan ma'lumotlarni liniyaviy modelga moslashtirish uchun ishlatishim mumkin?<|eot_id|><|start_header_id|>assistant<|end_header_id|>

Julia-da simulyatsiya qilingan ma'lumotlarga chiziqli modelni moslashtirish uchun siz GLM (Umumiy chiziqli modellar) paketidan foydalanishingiz mumkin, u chiziqli regressiyani bajarish uchun funksiyalarni taqdim etadi. Buni quyidagicha qilishingiz mumkin: GLM paketini o'rnating, agar siz allaqachon bunday qilmagan bo'lsangiz. Julia REPL-ni oching va quyidagi buyruqni kiriting: Pkg Pkg.add " " (GLM") GLM paketini o'rnatgandan so'ng, siz chiziqli modelning moslashuvini o'z ichiga olish uchun kodingizni o'zgartira olasiz: StatsBase-dan GLM funksiyasidan foydalangan holda GLM funksiyasini ishlatish (y_data_n_misollar, n_features, beta, sigma) """ umumiy chiziqli model uchun misol<|eot_id|><|start_header_id|>user<|end_header_id|>

ML va AI-da buni amalga oshirish uchun 3 ta oddiy foydalanish holatini taqdim eting<|eot_id|><|start_header_id|>assistant<|end_header_id|>

To'g'ri, ML va AIda chiziqli regressiyani amalga oshirish uchun 3 ta oddiy foydalanish holatlari mavjud: 1. ** Uy narxlarini bashorat qilish.** Chiziqli regressiya uylarning narxini uning xususiyatlari, masalan, yotoqxonalar soni, kvadrat metr va joylashuvi asosida bashorat qilish uchun ishlatilishi mumkin. 2. ** Mahsulotlarni tavsiya qilish.** Chiziqli regressiya foydalanuvchilarga o'tmishdagi xaridlar tarixi va boshqa omillarga asoslangan mahsulotlarni tavsiya qilish uchun ishlatilishi mumkin. 3. ** Fojusni aniqlash.** Chiziqli regressiya ma'lumotlardagi firibgarliklarni aniqlash orqali firibgarlik operatsiyalarini aniqlash uchun ishlatilishi mumkin. Bu foydalanish holatlarining har biri haqida ba'zi qo'shimcha tafsilotlar: * ** Uy narxlarini bashorat qilish:** Ushbu foydalanish holatida javob o'<|eot_id|>