စက်သင်ယူခြင်း - ပျမ်းမျှ အလယ်အလတ်မုဒ်
ပျမ်းမျှ၊ အလယ်အလတ်နှင့် မုဒ်
ဂဏန်းအုပ်စုကိုကြည့်ခြင်းမှ ကျွန်ုပ်တို့ ဘာသင်ယူနိုင်သနည်း။
Machine Learning တွင် (နှင့် သင်္ချာဘာသာရပ်) တွင် ကျွန်ုပ်တို့စိတ်ဝင်စားသော တန်ဖိုးသုံးမျိုးရှိသည်-
- အဓိပ္ပါယ် - ပျမ်းမျှတန်ဖိုး
- Median - အလယ်အမှတ်တန်ဖိုး
- မုဒ် - အသုံးအများဆုံးတန်ဖိုး
ဥပမာ- ကျွန်ုပ်တို့တွင် အမြန်နှုန်းကား ၁၃ စီးကို မှတ်ပုံတင်ထားပါသည်-
speed = [99,86,87,88,111,86,103,87,94,78,77,85,86]
ပျမ်းမျှ၊ အလယ်၊ သို့မဟုတ် အသုံးအများဆုံး အမြန်နှုန်းတန်ဖိုးက ဘာလဲ။
ဆိုလိုတာ
ပျမ်းမျှတန်ဖိုးသည် ပျမ်းမျှတန်ဖိုးဖြစ်သည်။
ပျမ်းမျှတွက်ချက်ရန်၊ တန်ဖိုးအားလုံး၏ပေါင်းလဒ်ကိုရှာပြီး ပေါင်းလဒ်ကိုတန်ဖိုးအရေအတွက်ဖြင့် ခွဲပါ-
(99+86+87+88+111+86+103+87+94+78+77+85+86) / 13 =
89.77
NumPy module တွင် ၎င်းအတွက် နည်းလမ်းတစ်ခုရှိသည်။ ကျွန်ုပ်တို့၏ NumPy ကျူတိုရီရယ် တွင် NumPy module အကြောင်း လေ့လာပါ ။
ဥပမာ
mean()
ပျမ်းမျှအမြန်နှုန်းကိုရှာဖွေရန် NumPy နည်းလမ်းကို အသုံးပြုပါ
import numpy
speed = [99,86,87,88,111,86,103,87,94,78,77,85,86]
x = numpy.mean(speed)
print(x)
မီဒီယံ
တန်ဖိုးအားလုံးကို စီခွဲပြီးနောက် အလယ်အလတ်တန်ဖိုးသည် အလယ်တန်ဖိုးဖြစ်သည်။
77, 78, 85, 86, 86, 86,
87
, 87, 88, 94, 99, 103, 111
အလယ်တန်းကို သင်ရှာမတွေ့မီ ဂဏန်းများကို စီရန် အရေးကြီးသည်။
NumPy module တွင် ၎င်းအတွက် နည်းလမ်းတစ်ခုရှိသည်။
ဥပမာ
median()
အလယ်တန်ဖိုးကိုရှာဖွေရန် NumPy နည်းလမ်းကို အသုံးပြုပါ-
import numpy
speed = [99,86,87,88,111,86,103,87,94,78,77,85,86]
x = numpy.median(speed)
print(x)
အလယ်မှာ ဂဏန်းနှစ်လုံးရှိရင် အဲဒီဂဏန်းတွေရဲ့ ပေါင်းလဒ်ကို နှစ်ချက်ခွဲပါ။
77, 78, 85, 86, 86,
86, 87
,
87, 94, 98, 99, 103
(86 + 87) / 2 = 86.5
ဥပမာ
NumPy module ကိုအသုံးပြုခြင်း-
import numpy
speed = [99,86,87,88,86,103,87,94,78,77,85,86]
x = numpy.median(speed)
print(x)
မုဒ်
မုဒ်တန်ဖိုးသည် အကြိမ်အရေအတွက် အများဆုံးပေါ်လာသည့် တန်ဖိုးဖြစ်သည်-
99,
86
, 87, 88, 111,
86
, 103, 87, 94, 78, 77, 85,
86
= 86
SciPy module တွင် ၎င်းအတွက် နည်းလမ်းတစ်ခုရှိသည်။ ကျွန်ုပ်တို့၏ SciPy ကျူတိုရီရယ် တွင် SciPy module အကြောင်း လေ့လာပါ ။
ဥပမာ
mode()
အများဆုံးပေါ်လာသောနံပါတ်ကိုရှာဖွေရန် SciPy နည်းလမ်းကိုသုံး ပါ-
from scipy import stats
speed =
[99,86,87,88,111,86,103,87,94,78,77,85,86]
x = stats.mode(speed)
print(x)
အခန်းအကျဉ်းချုပ်
Mean၊ Median နှင့် Mode တို့သည် Machine Learning တွင် မကြာခဏ အသုံးပြုလေ့ရှိသော နည်းပညာများဖြစ်သောကြောင့် ၎င်းတို့နောက်ကွယ်ရှိ သဘောတရားကို နားလည်ရန် အရေးကြီးပါသည်။