Точность приближения
Проект с пингвинами
Проект использует 342 записи Palmer с нужными измерениями: 240 для обучения, 102 для проверки. Выбранные примеры для обучения определяют масштабирование и параметры модели. Исходный CSV
Этот проект обучает веса с помощью softmax, в отличие от лаборатории на главной странице, где используются ближайшие средние по видам. Те же измерения пингвинов, но разные методы классификации. Предсказания могут различаться.
Приближение и глубина · Изучают ошибку приближения и размер сети при заданных условиях.
Проект содержит конечные наблюдения и обученные параметры. Проверочная выборка не устанавливает границы для генеральной совокупности и не доказывает теорему.
Рассмотрите понятие рядом с проектом: предположения источника могут отличаться. Эти наблюдения не доказывают теорему.
Вход: 12 × 2; Проверка на новых данных: 102 · #58 · 40.6 мм, 193 мм. Известный ответ: Адели; Прогноз: Адели · [≈0,7383; ≈0,2444; ≈0,01737].
Используется в разделах источника: 1.3 Вопросы, которые нас ждут · 3.1 Правило, зависящее от расстояния · 3.2 Простые участки и много слоёв
ε — положительный допуск ошибки. Приближённое значение удовлетворяет допуску, если его ошибка не больше ε.
Допуск определяет требуемую точность приближения цели.
Пример формулы источника
Иллюстрация · Здесь проверяется одна скалярная точка; равномерная оценка приближения требует проверки всей указанной области.
Обозначения
- Положительный допуск приближения.
Пример формулы источника
Этот пример использует свои входные данные и предположения. Его изменение не меняет проект.
Измените значение или код и запустите пример. Это конечная иллюстрация, а не доказательство теоремы.
Поток данных в этом примере
Код изменён. Сбросьте его, чтобы вернуть схему примера.
Начальные значения в коде
target=1approximate=0.75epsilon=0.25
Вычисляется здесь
Выражение результата: { target, approximate, epsilon, error, meetsTolerance: error <= epsilon }
error=Math.abs(target - approximate)Использует:target,approximate
Возвращает
target- 1
approximate- 0,75
epsilon- 0,25
error- 0,25
meetsTolerance- истина
Прочитайте числа из input и верните результат. Основы JavaScript.
Результат
Техническая формулировка
Числовые значения вымышлены. Здесь проверяется одна скалярная точка; равномерная оценка приближения требует проверки всей указанной области.
Источник: Обозначение в тексте