เอกลักษณ์ความเสี่ยงที่มีเครื่องหมาย
โครงการเรียนรู้เพนกวิน
โครงการใช้ข้อมูลเพนกวิน Palmer ที่สมบูรณ์ 342 แถว: ชุดฝึก 240 และชุดทดสอบ 102 แถว แถวฝึกที่เลือกกำหนดการปรับสเกลและพารามิเตอร์ CSV ต้นฉบับ
โครงการนี้ฝึกน้ำหนักด้วย softmax ต่างจากแล็บในหน้าแรกที่ใช้ค่าเฉลี่ยของสายพันธุ์ที่ใกล้ที่สุด ข้อมูลวัดเพนกวินชุดเดียวกัน แต่วิธีจำแนกต่างกัน คำทำนายอาจต่างกันได้
สมมติฐานและสัญกรณ์จากแหล่งอ้างอิง · ตีความสัญลักษณ์และสมมติฐานในข้อความจากแหล่งอ้างอิง
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
(*) ทำเครื่องหมายสมการที่อธิบายได้ด้วยเอกลักษณ์ความสูญเสียกำลังสองก่อนหน้า เป็นคำกำกับไม่ใช่ตัวแปรใหม่
คำกำกับระบุตำแหน่งที่ใช้เอกลักษณ์
ตัวอย่างสูตรต้นฉบับ
ตัวอย่างประกอบ · ตัวอย่างตรวจสอบเอกลักษณ์ภายใต้การแจกแจงความสูญเสียกำลังสองจำกัดหนึ่งแบบ เครื่องหมายในต้นฉบับอ้างถึงบทตั้งทั่วไป
สัญลักษณ์
- เครื่องหมายอ้างถึงเอกลักษณ์ความเสี่ยงก่อนหน้า
- ตัวทำนายเหมาะสมที่สุดแบบเบย์
ตัวอย่างสูตรต้นฉบับ
ตัวอย่างต้นฉบับนี้ใช้ข้อมูลเข้าและสมมติฐานของตัวเอง การแก้ไขไม่เปลี่ยนโครงการ
แก้ค่าหรือโค้ด แล้วกดรัน ตัวอย่างนี้เป็นการคำนวณจำนวนจำกัด ไม่ใช่การพิสูจน์ทฤษฎีบท
ลำดับข้อมูลในตัวอย่างนี้
โค้ดเปลี่ยนแล้ว กดรีเซ็ตเพื่อคืนลำดับข้อมูลของตัวอย่าง
ค่าเริ่มต้นในโค้ด
target=[0, 2]probabilities=[0.5, 0.5]optimal=1prediction=2
คำนวณที่นี่
นิพจน์ผลลัพธ์: {
excessRisk: risk(prediction) - risk(optimal),
squaredDifference: (prediction - optimal) ** 2,
}
ส่งกลับ
excessRisk- 1
squaredDifference- 1
อ่านตัวเลขจาก input แล้วคืนค่าผลลัพธ์ พื้นฐาน JavaScript.
ผลลัพธ์
ข้อความทางเทคนิค
ค่าตัวเลขสร้างขึ้น ตัวอย่างตรวจสอบเอกลักษณ์ภายใต้การแจกแจงความสูญเสียกำลังสองจำกัดหนึ่งแบบ เครื่องหมายในต้นฉบับอ้างถึงบทตั้งทั่วไป
แหล่งอ้างอิง: สัญกรณ์ในข้อความ