К содержанию
CiteXCiteX — научный поиск с источниками
РецензированоUZ2025

DISSERTATSIYA TEZISI

Kuchkarova Marjonabonu Karimjon qizi

Роль науки в развитии нового Узбекистана и факторы развития · 78-79 · 2025

Аннотация

Yaqin qo‘shni algoritmlari (K-Nearest Neighbors, KNN) sinflashtirish masalalarida keng qo‘llanilsa-da, ularning ishlash samaradorligi presedentlar bazasining hajmiga bevosita bog‘liq. Mazkur dissertatsiyada KNN algoritmlari uchun hisoblash murakkabligini kamaytirish va aniqligini oshirish maqsadida qoplama etalonlarini (prototiplarni) qurish va presedentlar bazasini optimallashtirish masalalari o‘rganiladi.

Доказательный фрагмент

«Yaqin qo‘shni algoritmlari (K-Nearest Neighbors, KNN) sinflashtirish masalalarida keng qo‘llanilsa-da, ularning ishlash samaradorligi presedentlar bazasining hajmiga bevosita bog‘liq.»

Образец извлечения

Демо-превью

Yaqin qo‘shni algoritmlari (K-Nearest Neighbors, KNN) sinflashtirish masalalarida keng qo‘llanilsa-da, ularning ishlash samaradorligi presedentlar bazasining hajmiga bevosita bog‘liq. Полный текст публикации CiteX не хранит — доступ к первоисточнику открывается по DOI согласно лицензии издателя и выбранному плану.

DOI не указан
Цитирований
0
Тип
Журнал
Страна
Узбекистан
Ключевые слова
Kalit so‘zlar: KNN, yaqin qo‘shni algoritmlari, prototip tanlash, presedentlar bazasi, sinflashtirish, optimallashtirish.
Спросить CiteX об этой работе

Смежные источники