ดัชนีข้อมูลป้อนเข้าฝึก
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: 1.2.3 ใช้ได้กับตัวอย่างใหม่หรือไม่ · 2.1 มองผ่านความคล้ายคลึง · 4.2 หาค่าใกล้เคียงด้วยการสุ่ม · ส่วนต้นฉบับเพิ่มเติม
กลุ่มที่มีดัชนีนี้มีข้อมูลป้อนเข้า x⁽ⁱ⁾ จำนวน m ตัว หนึ่งตัวสำหรับแต่ละตำแหน่งฝึก i
ดัชนีเชื่อมข้อมูลป้อนเข้าแต่ละตัวกับตัวอย่างฝึก
ตัวอย่างสูตรต้นฉบับ
ตัวอย่างประกอบ · ตัวอย่างนี้มีเวกเตอร์จำนวนจริงสองตัว ต้นฉบับอนุญาตปริภูมิข้อมูลป้อนเข้าชนิดอื่น
สัญลักษณ์
- ข้อมูลป้อนเข้าของตัวอย่างที่ i
- จำนวนข้อมูลป้อนเข้า
- ลำดับข้อมูลป้อนเข้า m ตัวจาก 𝒳
ตัวอย่างสูตรต้นฉบับ
ตัวอย่างต้นฉบับนี้ใช้ข้อมูลเข้าและสมมติฐานของตัวเอง การแก้ไขไม่เปลี่ยนโครงการ
แก้ค่าหรือโค้ด แล้วกดรัน ตัวอย่างนี้เป็นการคำนวณจำนวนจำกัด ไม่ใช่การพิสูจน์ทฤษฎีบท
ลำดับข้อมูลในตัวอย่างนี้
โค้ดเปลี่ยนแล้ว กดรีเซ็ตเพื่อคืนลำดับข้อมูลของตัวอย่าง
ค่าเริ่มต้นในโค้ด
inputs=[ [1, 2], [3, 4], ]
คำนวณที่นี่
นิพจน์ผลลัพธ์: { inputs, m: inputs.length, first: inputs[0], second: inputs[1] }
ส่งกลับ
inputs- อาร์เรย์ (2 รายการ): [อาร์เรย์ (2 รายการ): [1, 2], อาร์เรย์ (2 รายการ): [3, 4]]
m- 2
first- อาร์เรย์ (2 รายการ): [1, 2]
second- อาร์เรย์ (2 รายการ): [3, 4]
อ่านตัวเลขจาก input แล้วคืนค่าผลลัพธ์ พื้นฐาน JavaScript.
ผลลัพธ์
ข้อความทางเทคนิค
ค่าตัวเลขสร้างขึ้น ตัวอย่างนี้มีเวกเตอร์จำนวนจริงสองตัว ต้นฉบับอนุญาตปริภูมิข้อมูลป้อนเข้าชนิดอื่น
แหล่งอ้างอิง: สัญกรณ์ในข้อความ