อัตราส่วนอันดับต่อจำนวนตัวอย่าง
โครงการเรียนรู้เพนกวิน
โครงการใช้ข้อมูลเพนกวิน Palmer ที่สมบูรณ์ 342 แถว: ชุดฝึก 240 และชุดทดสอบ 102 แถว แถวฝึกที่เลือกกำหนดการปรับสเกลและพารามิเตอร์ CSV ต้นฉบับ
โครงการนี้ฝึกน้ำหนักด้วย softmax ต่างจากแล็บในหน้าแรกที่ใช้ค่าเฉลี่ยของสายพันธุ์ที่ใกล้ที่สุด ข้อมูลวัดเพนกวินชุดเดียวกัน แต่วิธีจำแนกต่างกัน คำทำนายอาจต่างกันได้
ขอบเขตการทำงานกับข้อมูลใหม่ · เชื่อมพฤติกรรมบนตัวอย่างกับความเสี่ยงประชากรภายใต้สมมติฐาน
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: 2.4 การลดลงครั้งที่สองของความผิดพลาด
อัตราส่วน k*/m เปรียบเทียบดัชนีอันดับยังผล k* กับขนาดชุดตัวอย่างฝึก m
ต้นฉบับกำหนดให้อัตราส่วนนี้เล็กเพียงพอในการประมาณความแปรปรวน
ตัวอย่างสูตรต้นฉบับ
ตัวอย่างประกอบ · ตัวอย่างกำหนด k* โดยตรง ไม่ได้คำนวณจากค่าลักษณะเฉพาะหรือตรวจสอบเงื่อนไขเชิงเส้นกำกับของต้นฉบับ
สัญลักษณ์
- ดัชนีอันดับยังผลในต้นฉบับ
- ขนาดชุดตัวอย่างฝึกบวก
ตัวอย่างสูตรต้นฉบับ
ตัวอย่างต้นฉบับนี้ใช้ข้อมูลเข้าและสมมติฐานของตัวเอง การแก้ไขไม่เปลี่ยนโครงการ
แก้ค่าหรือโค้ด แล้วกดรัน ตัวอย่างนี้เป็นการคำนวณจำนวนจำกัด ไม่ใช่การพิสูจน์ทฤษฎีบท
ลำดับข้อมูลในตัวอย่างนี้
โค้ดเปลี่ยนแล้ว กดรีเซ็ตเพื่อคืนลำดับข้อมูลของตัวอย่าง
ค่าเริ่มต้นในโค้ด
k=2m=20
คำนวณที่นี่
นิพจน์ผลลัพธ์: { k, m, ratio: k / m }
ส่งกลับ
k- 2
m- 20
ratio- 0.1
อ่านตัวเลขจาก input แล้วคืนค่าผลลัพธ์ พื้นฐาน JavaScript.
ผลลัพธ์
ข้อความทางเทคนิค
ค่าตัวเลขสร้างขึ้น ตัวอย่างกำหนด k* โดยตรง ไม่ได้คำนวณจากค่าลักษณะเฉพาะหรือตรวจสอบเงื่อนไขเชิงเส้นกำกับของต้นฉบับ
แหล่งอ้างอิง: สัญกรณ์ในข้อความ