Случайные величины и их законы
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.
Вероятность и ожидание · Описывают случайные величины и их средние по закону распределения.
Векторы проекта имеют два признака; обучающая матрица содержит n строк и два столбца. Инструменты применимы, когда выполнены их предположения.
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: 1.1 Несколько слов об обозначениях
Случайная величина сопоставляет значение каждому исходу. Её закон задаёт вероятность того, что значение попадёт в множество A.
Распределение описывает возможные значения и их вероятности.
Пример формулы источника
Иллюстрация · Этот вымышленный конечный пример поясняет обозначение и не доказывает общей теоремы.
Обозначения
- Случайная величина со значениями в 𝒳.
- Измеримое подмножество 𝒳.
- Закон распределения вероятностей X.
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
values=[0, 1, 2]probabilities=[0.25, 0.5, 0.25]A=[1, 2]
Вычисляется здесь
Выражение результата: {
values,
probabilities,
A,
probability: probabilities.reduce(
(s, p, i) => s + (A.includes(values[i]) ? p : 0),
0,
),
}
Возвращает
values- массив (3 элементов): [0, 1, 2]
probabilities- массив (3 элементов): [0,25, 0,5, 0,25]
A- массив (2 элементов): [1, 2]
probability- 0,75
Прочитайте числа из input и верните результат. Основы JavaScript.
Результат
Техническая формулировка
Числовые значения в этом примере вымышлены. Этот вымышленный конечный пример поясняет обозначение и не доказывает общей теоремы.
Источник: Обозначение в тексте