To visualize the results, a compari

To visualize the results, a comparison of two two-dimensional cases for the algorithms trained on the first 300 of the training examples are displayed below, along with their training errors and in addition for logistic regression the number of iterations it took Newton’s Method to converge. The plots on the left are perimeter versus texture and the plots on the right are texture versus radius. Note the decision boundaries and for both versions of GDA and the contours of each multivariate gaussian modeling the positive and negative classes.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

เห็นภาพผลลัพธ์ การเปรียบเทียบสองกรณีที่สองสำหรับอัลกอริทึมใน 300 แรกของตัวอย่างการฝึกอบรมการฝึกอบรมจะแสดงใต้ กับข้อผิดพลาดของการฝึกอบรม และนอกจากนี้ การถดถอยโลจิสติกจำนวนการเกิดซ้ำ จะเอาวิธีของนิวตันจะมาบรรจบกัน โครงการทางด้านซ้ายมีขอบเขตเมื่อเทียบกับพื้นผิว และผืนบนด้านขวามีเนื้อเมื่อเทียบกับรัศมี ทราบขอบเขตการตัดสินใจ และทั้งสองรุ่นของ GDA และรูปทรงของ gaussian แต่ละตัวแปรพหุโมเดลคลาค่าบวก และค่าลบ

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

จะเห็นภาพผลการเปรียบเทียบของทั้งสองกรณีสองมิติสำหรับขั้นตอนวิธีการฝึกอบรมในวันแรก 300 ตัวอย่างการฝึกอบรมจะแสดงด้านล่างพร้อมกับข้อผิดพลาดในการฝึกอบรมของพวกเขาและนอกจากนี้สำหรับการถดถอยโลจิสติกจำนวนซ้ำก็เอาวิธีของนิวตันจะมาบรรจบกัน . แปลงด้านซ้ายเป็นปริมณฑลเมื่อเทียบกับพื้นผิวและแปลงที่อยู่ด้านขวาที่มีพื้นผิวเมื่อเทียบรัศมี หมายเหตุขอบเขตการตัดสินใจและทั้งสองรุ่น GDA และรูปทรงของแต่ละการสร้างแบบจำลองหลายตัวแปรเกาส์ชั้นเรียนในเชิงบวกและเชิงลบ

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

เห็นภาพผล , การเปรียบเทียบสองมิติกรณีสำหรับขั้นตอนวิธีการฝึกอบรมครั้งแรก 300 ของการฝึกอบรมตัวอย่างที่แสดงด้านล่างพร้อมกับข้อผิดพลาดการฝึกอบรมของพวกเขาและนอกจากนี้สำหรับการถดถอยแบบวนซ้ำเอาวิธีการของนิวตันจะมาบรรจบกัน แปลงด้านซ้ายมีปริมณฑลเมื่อเทียบกับเนื้อและแปลงบนขวาเป็นเนื้อเมื่อเทียบกับรัศมีหมายเหตุ การตัดสินใจของขอบเขต และทั้งรุ่น จีดีเอ และรูปทรงของแต่ละแบบเกาส์เซียนแบบชั้นเรียนทางบวกและทางลบ