Априорное распределение на множестве гипотез
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: 1.2.3 Работает ли это на новых примерах?
p — распределение вероятности на множестве гипотез. Для конечного множества его веса неотрицательны и в сумме равны единице.
Априорное распределение назначает веса до наблюдения обучающей выборки.
Пример формулы источника
Иллюстрация · Пример — конечный класс; неограниченный класс сетей может быть бесконечным и не иметь конечной мощности.
Обозначения
- Распределение вероятности на классе гипотез.
- Сетевой класс гипотез.
- Его мощность, если класс конечен.
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
hypotheses=["ноль", "тождественная"]probabilities=[0.25, 0.75]
Вычисляется здесь
Выражение результата: {
hypotheses,
probabilities,
total: probabilities.reduce((a, b) => a + b, 0),
cardinality: hypotheses.length,
}
Возвращает
hypotheses- массив (2 элементов): [ноль, тождественная]
probabilities- массив (2 элементов): [0,25, 0,75]
total- 1
cardinality- 2
Прочитайте числа из input и верните результат. Основы JavaScript.
Результат
Техническая формулировка
Числовые значения вымышлены, если не указано значение из источника. Пример — конечный класс; неограниченный класс сетей может быть бесконечным и не иметь конечной мощности.
Источник: Обозначение в тексте