โดเมนฝึกกะทัดรัด
โครงการเรียนรู้เพนกวิน
โครงการใช้ข้อมูลเพนกวิน Palmer ที่สมบูรณ์ 342 แถว: ชุดฝึก 240 และชุดทดสอบ 102 แถว แถวฝึกที่เลือกกำหนดการปรับสเกลและพารามิเตอร์ CSV ต้นฉบับ
โครงการนี้ฝึกน้ำหนักด้วย softmax ต่างจากแล็บในหน้าแรกที่ใช้ค่าเฉลี่ยของสายพันธุ์ที่ใกล้ที่สุด ข้อมูลวัดเพนกวินชุดเดียวกัน แต่วิธีจำแนกต่างกัน คำทำนายอาจต่างกันได้
การประมาณและความลึก · ศึกษาความผิดพลาดในการประมาณและขนาดเครือข่ายภายใต้เงื่อนไข
โครงการมีข้อมูลและพารามิเตอร์จำนวนจำกัด ชุดทดสอบไม่ยืนยันขอบเขตประชากรหรือพิสูจน์ทฤษฎีบท
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: 1.2.2 โครงข่ายแสดงคำตอบที่ต้องการได้หรือไม่
K เป็นเซตกะทัดรัดที่มีข้อมูลป้อนเข้าฝึกในการสร้างการประมาณค่าในช่วง
การประมาณถูกควบคุมบน K
ตัวอย่างสูตรต้นฉบับ
ตัวอย่างประกอบ · ตัวอย่างใช้ช่วงปิดมีขอบเขตในหนึ่งมิติ เซตกะทัดรัดทั่วไปอาจมีรูปร่างอื่น
สัญลักษณ์
- เซตกะทัดรัดที่มีข้อมูลป้อนเข้า
- ข้อมูลป้อนเข้าฝึก
ตัวอย่างสูตรต้นฉบับ
ตัวอย่างต้นฉบับนี้ใช้ข้อมูลเข้าและสมมติฐานของตัวเอง การแก้ไขไม่เปลี่ยนโครงการ
แก้ค่าหรือโค้ด แล้วกดรัน ตัวอย่างนี้เป็นการคำนวณจำนวนจำกัด ไม่ใช่การพิสูจน์ทฤษฎีบท
ลำดับข้อมูลในตัวอย่างนี้
โค้ดเปลี่ยนแล้ว กดรีเซ็ตเพื่อคืนลำดับข้อมูลของตัวอย่าง
ค่าเริ่มต้นในโค้ด
K=[0, 1]inputs=[0.25, 0.75]
คำนวณที่นี่
นิพจน์ผลลัพธ์: { K, inputs, inside: inputs.every((x) => x >= K[0] && x <= K[1]) }
ส่งกลับ
K- อาร์เรย์ (2 รายการ): [0, 1]
inputs- อาร์เรย์ (2 รายการ): [0.25, 0.75]
inside- จริง
อ่านตัวเลขจาก input แล้วคืนค่าผลลัพธ์ พื้นฐาน JavaScript.
ผลลัพธ์
ข้อความทางเทคนิค
ค่าตัวเลขสร้างขึ้น ตัวอย่างใช้ช่วงปิดมีขอบเขตในหนึ่งมิติ เซตกะทัดรัดทั่วไปอาจมีรูปร่างอื่น
แหล่งอ้างอิง: สัญกรณ์ในข้อความ