ตัวแปรดัชนีสองตัว
โครงการเรียนรู้เพนกวิน
โครงการใช้ข้อมูลเพนกวิน Palmer ที่สมบูรณ์ 342 แถว: ชุดฝึก 240 และชุดทดสอบ 102 แถว แถวฝึกที่เลือกกำหนดการปรับสเกลและพารามิเตอร์ CSV ต้นฉบับ
โครงการนี้ฝึกน้ำหนักด้วย softmax ต่างจากแล็บในหน้าแรกที่ใช้ค่าเฉลี่ยของสายพันธุ์ที่ใกล้ที่สุด ข้อมูลวัดเพนกวินชุดเดียวกัน แต่วิธีจำแนกต่างกัน คำทำนายอาจต่างกันได้
เซตและสัญกรณ์ · อธิบายโดเมน ดัชนี และการเป็นสมาชิก
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: 5.2 เมื่อพารามิเตอร์เปลี่ยนเพียงเล็กน้อย · 8.2 ใช้สมการเป็นแนวทาง
ดัชนีแต่ละตัวที่ระบุเป็นสมาชิกของเซตดัชนีจำกัดที่กำหนด
ดัชนีหลายตัวสามารถเลือกสมาชิกได้อย่างอิสระ
ตัวอย่างสูตรต้นฉบับ
ตัวอย่างประกอบ · ตัวอย่างนี้แจกแจงดัชนีสองตัว ดัชนีสามตัวเลือกด้วยกฎเดียวกัน
สัญลักษณ์
- ดัชนีจำนวนเต็มในช่วงที่ระบุ
- ขอบเขตจำนวนเต็มบวกในแต่ละนิพจน์
ตัวอย่างสูตรต้นฉบับ
ตัวอย่างต้นฉบับนี้ใช้ข้อมูลเข้าและสมมติฐานของตัวเอง การแก้ไขไม่เปลี่ยนโครงการ
แก้ค่าหรือโค้ด แล้วกดรัน ตัวอย่างนี้เป็นการคำนวณจำนวนจำกัด ไม่ใช่การพิสูจน์ทฤษฎีบท
ลำดับข้อมูลในตัวอย่างนี้
โค้ดเปลี่ยนแล้ว กดรีเซ็ตเพื่อคืนลำดับข้อมูลของตัวอย่าง
ค่าเริ่มต้นในโค้ด
n=3
คำนวณที่นี่
นิพจน์ผลลัพธ์: { n, pairs }
pairs=Array.from({ length: n }, (_, i) => Array.from({ length: n }, (_, j) => [i + 1, j + 1]), ).flat()ใช้:n
ส่งกลับ
n- 3
pairs- อาร์เรย์ (9 รายการ): [อาร์เรย์ (2 รายการ): [1, 1], อาร์เรย์ (2 รายการ): [1, 2], อาร์เรย์ (2 รายการ): [1, 3], อาร์เรย์ (2 รายการ): [2, 1], …]
อ่านตัวเลขจาก input แล้วคืนค่าผลลัพธ์ พื้นฐาน JavaScript.
ผลลัพธ์
ข้อความทางเทคนิค
ค่าตัวเลขสร้างขึ้น ตัวอย่างนี้แจกแจงดัชนีสองตัว ดัชนีสามตัวเลือกด้วยกฎเดียวกัน
แหล่งอ้างอิง: สัญกรณ์ในข้อความ