ค่าที่มีดัชนีตามเซต
โครงการเรียนรู้เพนกวิน
โครงการใช้ข้อมูลเพนกวิน Palmer ที่สมบูรณ์ 342 แถว: ชุดฝึก 240 และชุดทดสอบ 102 แถว แถวฝึกที่เลือกกำหนดการปรับสเกลและพารามิเตอร์ CSV ต้นฉบับ
โครงการนี้ฝึกน้ำหนักด้วย softmax ต่างจากแล็บในหน้าแรกที่ใช้ค่าเฉลี่ยของสายพันธุ์ที่ใกล้ที่สุด ข้อมูลวัดเพนกวินชุดเดียวกัน แต่วิธีจำแนกต่างกัน คำทำนายอาจต่างกันได้
เวกเตอร์และเมทริกซ์ · รวมตัวเลขด้วยการดำเนินการเวกเตอร์และเมทริกซ์
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: 6.1 พิจารณาเฉพาะบริเวณใกล้เคียง · 6.3 แยกส่วนแล้วสร้างกลับ
ℝᴳ หมายถึงการกำหนดค่าจริงให้ทุกดัชนีใน G รายการสามารถแทนการกำหนดค่าเหล่านี้เมื่อ G มีจำนวนจำกัดและมีลำดับ
อาร์เรย์ที่มีดัชนีใช้แทนสัญญาณและตัวกรอง
ตัวอย่างสูตรต้นฉบับ
ตัวอย่างประกอบ · ตัวอย่างใช้ดัชนีสามตัวที่มีลำดับ ต้นฉบับอาจใช้เซตดัชนีวนรอบจำกัดชนิดอื่น
สัญลักษณ์
- เซตดัชนีจำกัด
- อาร์เรย์ค่าจริงที่มีดัชนีบนเซตที่ระบุ
- ฟังก์ชันค่าจริงทั้งหมดบน G
ตัวอย่างสูตรต้นฉบับ
ตัวอย่างต้นฉบับนี้ใช้ข้อมูลเข้าและสมมติฐานของตัวเอง การแก้ไขไม่เปลี่ยนโครงการ
แก้ค่าหรือโค้ด แล้วกดรัน ตัวอย่างนี้เป็นการคำนวณจำนวนจำกัด ไม่ใช่การพิสูจน์ทฤษฎีบท
ลำดับข้อมูลในตัวอย่างนี้
โค้ดเปลี่ยนแล้ว กดรีเซ็ตเพื่อคืนลำดับข้อมูลของตัวอย่าง
ค่าเริ่มต้นในโค้ด
G=[0, 1, 2]x=[2, 4, 6]
คำนวณที่นี่
นิพจน์ผลลัพธ์: { G, x, pairs: G.map((g, i) => [g, x[i]]) }
ส่งกลับ
G- อาร์เรย์ (3 รายการ): [0, 1, 2]
x- อาร์เรย์ (3 รายการ): [2, 4, 6]
pairs- อาร์เรย์ (3 รายการ): [อาร์เรย์ (2 รายการ): [0, 2], อาร์เรย์ (2 รายการ): [1, 4], อาร์เรย์ (2 รายการ): [2, 6]]
อ่านตัวเลขจาก input แล้วคืนค่าผลลัพธ์ พื้นฐาน JavaScript.
ผลลัพธ์
ข้อความทางเทคนิค
ค่าตัวเลขสร้างขึ้น ตัวอย่างใช้ดัชนีสามตัวที่มีลำดับ ต้นฉบับอาจใช้เซตดัชนีวนรอบจำกัดชนิดอื่น
แหล่งอ้างอิง: สัญกรณ์ในข้อความ