Линейная регрессия с шумом
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: 2.4 Двойной спуск
Цель Y — скалярное произведение истинного параметра θ* и входа X плюс шумовой член ν.
Модель отделяет линейный сигнал от шума.
Пример формулы источника
Иллюстрация · Пример фиксирует одну реализацию; совместное распределение X и шума не задано.
Обозначения
- Истинный вектор параметров.
- Случайный входной вектор.
- Шумовой член.
- Случайная цель.
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
theta=[2, 1]X=[3, 4]noise=0.5
Вычисляется здесь
Выражение результата: { theta, X, noise, signal, Y: signal + noise }
signal=theta.reduce((s, t, i) => s + t * X[i], 0)Использует:theta,X
Возвращает
theta- массив (2 элементов): [2, 1]
X- массив (2 элементов): [3, 4]
noise- 0,5
signal- 10
Y- 10,5
Прочитайте числа из input и верните результат. Основы JavaScript.
Результат
Техническая формулировка
Числовые значения вымышлены. Пример фиксирует одну реализацию; совместное распределение X и шума не задано.
Источник: Обозначение в тексте