In practice, x almost always repres

In practice, x almost always represents multiple data points. So, for example, a housing price predictor might take not only square-footage (x1) but also number of bedrooms (x2), number of bathrooms (x3), number of floors (x4), year built (x5), zip code (x6), and so forth. Determining which inputs to use is an important part of ML design. However, for the sake of explanation, it is easiest to assume a single input value is used.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ในทางปฏิบัติ x มักแสดงถึงแหล่งข้อมูล ดังนั้น เช่น จำนวนประตูราคาที่อยู่อาศัยอาจจะไม่เพียงตารางฟุต (x 1) แต่ยัง หมายเลขของห้องนอน (x 2) จำนวนห้องน้ำ (x 3) ปี จำนวนชั้น (x 4) สร้าง (x 5) รหัสไปรษณีย์ (x 6) และต่อ ๆ กัน กำหนดปัจจัยการผลิตที่ใช้เป็นส่วนสำคัญของการออกแบบ ML อย่างไรก็ตาม เพื่ออธิบาย มันเป็นที่ง่ายที่สุดคิดค่าอินพุตเดียวใช้

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ในทางปฏิบัติ x มักจะแสดงให้เห็นถึงจุดข้อมูลหลาย ๆ ดังนั้นสำหรับตัวอย่างเช่นการทำนายราคาที่อยู่อาศัยอาจจะใช้เวลาไม่เพียงตารางภาพ (x1) แต่ยังมีจำนวนของห้องนอน (x2) จำนวนห้องน้ำ (x3) จำนวนชั้น (x4) ปีที่สร้างขึ้น (x5) รหัสไปรษณีย์ (x6) และอื่น ๆ การกำหนดปัจจัยการผลิตที่จะใช้เป็นส่วนสำคัญของการออกแบบ ML อย่างไรก็ตามเพื่อประโยชน์ในการอธิบายมันเป็นเรื่องง่ายที่จะคิดค่าการป้อนข้อมูลจะถูกใช้เพียงครั้งเดียว

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ในทางปฏิบัติ x เกือบจะแทนจุดข้อมูลหลาย ดังนั้น ตัวอย่างเช่น ราคาที่อยู่อาศัยอาจเอาตัวไม่เพียงตารางฟุต ( x1 ) แต่ยังหมายเลขของห้องนอน ( X2 ) จำนวนห้องน้ำ ( 3 ) , จำนวนชั้น ( X4 ) ปีที่สร้าง ( x5 ) รหัสไปรษณีย์ ( X6 ) และอื่น ๆ การกําหนดที่กระผมใช้เป็นส่วนสำคัญของการออกแบบเซลล์ อย่างไรก็ตาม เพื่ออธิบายมันเป็นวิธีที่ง่ายที่สุดที่จะถือว่าเป็นค่า Input เดียวใช้