การถดถอยเชิงเส้นที่มีสัญญาณรบกวน
โครงการเรียนรู้เพนกวิน
โครงการใช้ข้อมูลเพนกวิน Palmer ที่สมบูรณ์ 342 แถว: ชุดฝึก 240 และชุดทดสอบ 102 แถว แถวฝึกที่เลือกกำหนดการปรับสเกลและพารามิเตอร์ CSV ต้นฉบับ
โครงการนี้ฝึกน้ำหนักด้วย softmax ต่างจากแล็บในหน้าแรกที่ใช้ค่าเฉลี่ยของสายพันธุ์ที่ใกล้ที่สุด ข้อมูลวัดเพนกวินชุดเดียวกัน แต่วิธีจำแนกต่างกัน คำทำนายอาจต่างกันได้
ข้อมูลสังเกตและการสุ่มตัวอย่าง · อธิบายตัวอย่าง เป้าหมาย และชุดตัวอย่าง
แถวที่เลือกส่งค่าที่วัดและคำตอบที่ทราบไปฝึก ส่วนรหัสทดสอบแยกไว้
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: 2.4 การลดลงครั้งที่สองของความผิดพลาด
ค่าเป้าหมาย Y คือผลคูณจุดของพารามิเตอร์จริง θ* กับข้อมูลป้อนเข้า X บวกพจน์สัญญาณรบกวน ν
แบบจำลองแยกสัญญาณเชิงเส้นออกจากสัญญาณรบกวน
ตัวอย่างสูตรต้นฉบับ
ตัวอย่างประกอบ · ตัวอย่างกำหนดค่าที่เกิดขึ้นหนึ่งชุด ไม่ได้ระบุการแจกแจงร่วมของ X และสัญญาณรบกวน
สัญลักษณ์
- เวกเตอร์พารามิเตอร์จริง
- เวกเตอร์ข้อมูลป้อนเข้าสุ่ม
- พจน์สัญญาณรบกวน
- ค่าเป้าหมายสุ่ม
ตัวอย่างสูตรต้นฉบับ
ตัวอย่างต้นฉบับนี้ใช้ข้อมูลเข้าและสมมติฐานของตัวเอง การแก้ไขไม่เปลี่ยนโครงการ
แก้ค่าหรือโค้ด แล้วกดรัน ตัวอย่างนี้เป็นการคำนวณจำนวนจำกัด ไม่ใช่การพิสูจน์ทฤษฎีบท
ลำดับข้อมูลในตัวอย่างนี้
โค้ดเปลี่ยนแล้ว กดรีเซ็ตเพื่อคืนลำดับข้อมูลของตัวอย่าง
ค่าเริ่มต้นในโค้ด
theta=[2, 1]X=[3, 4]noise=0.5
คำนวณที่นี่
นิพจน์ผลลัพธ์: { theta, X, noise, signal, Y: signal + noise }
signal=theta.reduce((s, t, i) => s + t * X[i], 0)ใช้:theta,X
ส่งกลับ
theta- อาร์เรย์ (2 รายการ): [2, 1]
X- อาร์เรย์ (2 รายการ): [3, 4]
noise- 0.5
signal- 10
Y- 10.5
อ่านตัวเลขจาก input แล้วคืนค่าผลลัพธ์ พื้นฐาน JavaScript.
ผลลัพธ์
ข้อความทางเทคนิค
ค่าตัวเลขสร้างขึ้น ตัวอย่างกำหนดค่าที่เกิดขึ้นหนึ่งชุด ไม่ได้ระบุการแจกแจงร่วมของ X และสัญญาณรบกวน
แหล่งอ้างอิง: สัญกรณ์ในข้อความ