Зашумлённые наблюдения
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.
Наблюдения и выборки · Описывают примеры, цели и выборки.
Выбранные примеры дают измерения и известные ответы для обучения; примеры для проверки отделены.
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: 7.2 Несколько деталей для целой картинки
Зашумлённое наблюдение x̃ — исходный вектор x плюс шум ν, покоординатно.
Удаление шума пытается восстановить исходные данные из зашумлённого наблюдения.
Пример формулы источника
Иллюстрация · Пример добавляет заданный шум; он не предполагает распределения шума и не производит выборку из него.
Обозначения
- Исходный сигнал.
- Вектор шума подходящей формы.
- Наблюдаемый зашумлённый сигнал.
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
x=[1, 2]noise=[0.5, -0.5]
Вычисляется здесь
Выражение результата: { x, noise, noisy: x.map((v, i) => v + noise[i]) }
Возвращает
x- массив (2 элементов): [1, 2]
noise- массив (2 элементов): [0,5, -0,5]
noisy- массив (2 элементов): [1,5, 1,5]
Прочитайте числа из input и верните результат. Основы JavaScript.
Результат
Техническая формулировка
Числовые значения вымышлены. Пример добавляет заданный шум; он не предполагает распределения шума и не производит выборку из него.
Источник: Обозначение в тексте