Разные выборки и риски
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.
Риск и оценка · Различают потери на выборке и ожидаемые потери.
Обученное правило оценивается на 102 наблюдениях для проверки, не участвовавших в обучении.
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
Обученная функция fₛ подгоняется по выборке s. Её среднюю потерю можно оценить на s или другой выборке s̃.
Сравнение рисков выборок показывает, почему обучающие и оценочные данные разделяют.
Пример формулы источника
Иллюстрация · Списки потерь вымышлены; это сравнение не определяет риск на генеральной совокупности.
Обозначения
- Обучающая выборка.
- Другая выборка.
- Обученная функция.
ℛₛ, ℛₛ̃- Средние потери на указанных выборках.
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
trainLosses=[0, 2]otherLosses=[2, 4]
Вычисляется здесь
Выражение результата: {
trainLosses,
otherLosses,
trainRisk: mean(trainLosses),
otherRisk: mean(otherLosses),
}
Возвращает
trainLosses- массив (2 элементов): [0, 2]
otherLosses- массив (2 элементов): [2, 4]
trainRisk- 1
otherRisk- 3
Прочитайте числа из input и верните результат. Основы JavaScript.
Результат
Техническая формулировка
Числовые значения вымышлены, кроме указанных значений из источника. Списки потерь вымышлены; это сравнение не определяет риск на генеральной совокупности.
Источник: Обозначение в тексте