ระยะทางบนตัวอย่าง
โครงการเรียนรู้เพนกวิน
โครงการใช้ข้อมูลเพนกวิน Palmer ที่สมบูรณ์ 342 แถว: ชุดฝึก 240 และชุดทดสอบ 102 แถว แถวฝึกที่เลือกกำหนดการปรับสเกลและพารามิเตอร์ CSV ต้นฉบับ
โครงการนี้ฝึกน้ำหนักด้วย softmax ต่างจากแล็บในหน้าแรกที่ใช้ค่าเฉลี่ยของสายพันธุ์ที่ใกล้ที่สุด ข้อมูลวัดเพนกวินชุดเดียวกัน แต่วิธีจำแนกต่างกัน คำทำนายอาจต่างกันได้
นอร์มและระยะทาง · วัดขนาดหรือความแตกต่างในปริภูมิที่กำหนด
เวกเตอร์โครงการมีสองคุณลักษณะ เมทริกซ์ฝึกมี n แถวและสองคอลัมน์ ใช้เครื่องมือเมื่อสมมติฐานตรงกัน
พิจารณาแนวคิดนี้ร่วมกับโครงการ สมมติฐานของต้นฉบับอาจต่างกัน ข้อมูลชุดนี้ไม่พิสูจน์ทฤษฎีบท
ข้อมูลเข้า: 12 × 2; ประเมินชุดทดสอบ: 102 · #58 · 40.6 มม., 193 มม.. คำตอบที่ทราบ: อาเดลี; ค่าทำนาย: อาเดลี · [≈0.7383, ≈0.2444, ≈0.01737].
ใช้ในส่วนต้นฉบับเหล่านี้: 1.2 เรียนรู้จากตัวอย่าง
ลบค่าของสองฟังก์ชันในแต่ละตัวอย่าง ยกกำลังสองผลต่าง หาค่าเฉลี่ย แล้วหารากที่สอง
ระยะทางเปรียบเทียบฟังก์ชันบนตัวอย่างชุดหนึ่ง
ตัวอย่างสูตรต้นฉบับ
ตรงตามนิยาม · ฟังก์ชันที่ตรงกันบนตัวอย่างที่แสดงอาจต่างกันที่อื่นได้
ตัวอย่างสูตรต้นฉบับ
ตัวอย่างต้นฉบับนี้ใช้ข้อมูลเข้าและสมมติฐานของตัวเอง การแก้ไขไม่เปลี่ยนโครงการ
แก้ค่าหรือโค้ด แล้วกดรัน ตัวอย่างนี้เป็นการคำนวณจำนวนจำกัด ไม่ใช่การพิสูจน์ทฤษฎีบท
ลำดับข้อมูลในตัวอย่างนี้
โค้ดเปลี่ยนแล้ว กดรีเซ็ตเพื่อคืนลำดับข้อมูลของตัวอย่าง
คุณเลือก
input.first= 1
ค่าเริ่มต้นในโค้ด
g=[0, 0]
คำนวณที่นี่
นิพจน์ผลลัพธ์: {
differences,
distance: Math.sqrt(
differences.reduce((sum, x) => sum + x * x, 0) / differences.length,
),
}
f=[input.first, 2]ใช้:input.firstdifferences=f.map((value, i) => value - g[i])ใช้:f,g
ส่งกลับ
differences- อาร์เรย์ (2 รายการ): [1, 2]
distance- ≈1.581
อ่านตัวเลขจาก input แล้วคืนค่าผลลัพธ์ พื้นฐาน JavaScript.
ผลลัพธ์
ข้อความทางเทคนิค
เปลี่ยนข้อมูลเข้าแล้วเรียกใช้โค้ดเดิมอีกครั้ง ผลลัพธ์ที่แสดงใช้ค่าข้างต้น
แหล่งอ้างอิง: นิพจน์จากแหล่งต้นฉบับ