พารามิเตอร์คุณลักษณะสุ่ม
โครงการเรียนรู้เพนกวิน
โครงการใช้ข้อมูลเพนกวิน Palmer ที่สมบูรณ์ 342 แถว: ชุดฝึก 240 และชุดทดสอบ 102 แถว แถวฝึกที่เลือกกำหนดการปรับสเกลและพารามิเตอร์ CSV ต้นฉบับ
โครงการนี้ฝึกน้ำหนักด้วย softmax ต่างจากแล็บในหน้าแรกที่ใช้ค่าเฉลี่ยของสายพันธุ์ที่ใกล้ที่สุด ข้อมูลวัดเพนกวินชุดเดียวกัน แต่วิธีจำแนกต่างกัน คำทำนายอาจต่างกันได้
คุณลักษณะ · แปลงข้อมูลเข้าเป็นคุณลักษณะที่กฎนำไปใช้
โครงการปรับสเกลความยาวจะงอยปากและครีบด้วยค่าเฉลี่ยและสเกลของชุดฝึก เวกเตอร์มีสองค่า
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: 4.2 หาค่าใกล้เคียงด้วยการสุ่ม
แต่ละคู่ประกอบด้วยเวกเตอร์ ξ ใน ℝᵈ และสเกลาร์ ξ̃ สัญลักษณ์ตัวใหญ่แทนตัวแปรสุ่ม ส่วนตัวเล็กอาจแทนค่าที่เกิดขึ้น
คู่เหล่านี้กำหนดพารามิเตอร์คุณลักษณะสุ่มในการประมาณ
ตัวอย่างสูตรต้นฉบับ
ตัวอย่างประกอบ · ตัวอย่างแสดงสองคู่ที่เป็นไปได้ ไม่ได้ระบุกฎการแจกแจงหรือพิสูจน์ความเป็นอิสระ
สัญลักษณ์
- เวกเตอร์และสเกลาร์สุ่ม
- ค่าที่เกิดขึ้นของทั้งสอง
- มิติเวกเตอร์
ตัวอย่างสูตรต้นฉบับ
ตัวอย่างต้นฉบับนี้ใช้ข้อมูลเข้าและสมมติฐานของตัวเอง การแก้ไขไม่เปลี่ยนโครงการ
แก้ค่าหรือโค้ด แล้วกดรัน ตัวอย่างนี้เป็นการคำนวณจำนวนจำกัด ไม่ใช่การพิสูจน์ทฤษฎีบท
ลำดับข้อมูลในตัวอย่างนี้
โค้ดเปลี่ยนแล้ว กดรีเซ็ตเพื่อคืนลำดับข้อมูลของตัวอย่าง
ค่าเริ่มต้นในโค้ด
pairs=[ { vector: [1, 0], scalar: 0.5 }, { vector: [0, 1], scalar: -0.5 }, ]
คำนวณที่นี่
นิพจน์ผลลัพธ์: { d: 2, pairs }
ส่งกลับ
d- 2
pairs- อาร์เรย์ (2 รายการ): [ออบเจ็กต์ (2 รายการ), ออบเจ็กต์ (2 รายการ)]
อ่านตัวเลขจาก input แล้วคืนค่าผลลัพธ์ พื้นฐาน JavaScript.
ผลลัพธ์
ข้อความทางเทคนิค
ค่าตัวเลขสร้างขึ้น ตัวอย่างแสดงสองคู่ที่เป็นไปได้ ไม่ได้ระบุกฎการแจกแจงหรือพิสูจน์ความเป็นอิสระ
แหล่งอ้างอิง: สัญกรณ์ในข้อความ