Câu hỏi được gắn thẻ «genetic-algorithms»

Tôi bắt đầu say mê với việc sử dụng glmnetvới LASSO Regression trong đó kết quả quan tâm của tôi là phân đôi. Tôi đã tạo một khung dữ liệu giả nhỏ bên dưới: age <- c(4, 8, 7, 12, 6, 9, 10, 14, 7) gender <- c(1, 0, 1, …

77 r  self-study  lasso  regression  interpretation  anova  statistical-significance  survey  conditional-probability  independence  naive-bayes  graphical-model  r  time-series  forecasting  arima  r  forecasting  exponential-smoothing  bootstrap  outliers  r  regression  poisson-distribution  zero-inflation  genetic-algorithms  machine-learning  feature-selection  cart  categorical-data  interpretation  descriptive-statistics  variance  multivariate-analysis  covariance-matrix  r  data-visualization  generalized-linear-model  binomial  proportion  pca  matlab  svd  time-series  correlation  spss  arima  chi-squared  curve-fitting  text-mining  zipf  probability  categorical-data  distance  group-differences  bhattacharyya  regression  variance  mean  data-visualization  variance  clustering  r  standard-error  association-measure  somers-d  normal-distribution  integral  numerical-integration  bayesian  clustering  python  pymc  nonparametric-bayes  machine-learning  svm  kernel-trick  hyperparameter  poisson-distribution  mean  continuous-data  univariate  missing-data  dag  python  likelihood  dirichlet-distribution  r  anova  hypothesis-testing  statistical-significance  p-value  rating  data-imputation  censoring  threshold 

Tôi đã đọc một vài bài báo thảo luận về ưu và nhược điểm của từng phương pháp, một số ý kiến ​​cho rằng GA không đưa ra bất kỳ cải tiến nào trong việc tìm giải pháp tối ưu trong khi những người khác cho thấy rằng nó hiệu …

34 neural-networks  genetic-algorithms  backpropagation 

Tôi cần triển khai một chương trình sẽ phân loại các bản ghi thành 2 loại (đúng / sai) dựa trên một số dữ liệu đào tạo và tôi đã tự hỏi nên xem xét thuật toán / phương pháp nào. Dường như có rất nhiều trong số chúng để …

21 machine-learning  bayesian  optimization  genetic-algorithms 

Các thuật toán di truyền là một dạng của phương pháp tối ưu hóa. Thường thì độ dốc gốc ngẫu nhiên và các dẫn xuất của nó là lựa chọn tốt nhất để tối ưu hóa chức năng, nhưng thuật toán di truyền đôi khi vẫn được sử dụng. Ví …

20 machine-learning  optimization  gradient-descent  genetic-algorithms 

Là một phần của bài tập, tôi sẽ phải viết một thuật toán lập trình di truyền để dự đoán mức độ ô nhiễm trong khí quyển. Vì tôi không có kinh nghiệm, bất cứ ai cũng có thể chỉ cho tôi con trỏ đến các đề xuất của ngôn …

15 genetic-algorithms 

Câu hỏi: có thể đào tạo một NN để phân biệt giữa các số lẻ và số chẵn chỉ sử dụng làm đầu vào cho các số đó không? Tôi có bộ dữ liệu sau: Number Target 1 0 2 1 3 0 4 1 5 0 6 1 ... …

14 machine-learning  classification  categorical-data  neural-networks  genetic-algorithms 

Bất cứ ai có thể giải thích cho tôi những lợi ích của thuật toán di truyền so với các phương pháp tìm kiếm và tối ưu hóa truyền thống khác?

13 genetic-algorithms 

Tôi muốn hiểu thử nghiệm chính xác của ngư dân tốt hơn, vì vậy tôi đã nghĩ ra ví dụ đồ chơi sau đây, trong đó f và m tương ứng với nam và nữ, và n và y tương ứng với "tiêu thụ soda" như thế này: > soda_gender …

12 fishers-exact  hypergeometric  clustering  supervised-learning  modeling  econometrics  r  regression  residuals  heteroscedasticity  independence  distributions  self-study  matlab  libsvm  self-study  conditional-probability  conditional-expectation  hypothesis-testing  self-study  multiple-comparisons  mode  statistical-significance  chi-squared  multiple-comparisons  maximum-likelihood  poisson-process  optimization  uncertainty  genetic-algorithms  bayesian  model-selection  overfitting  maximum-likelihood  optimization  approximation  r  prediction  model-evaluation  r  machine-learning  survival  neural-networks  cox-model  machine-learning  bayesian  bayesian-network  hierarchical-bayesian  pooling 

Tôi đang sử dụng gói kernlab trong R để xây dựng một SVM để phân loại một số dữ liệu. SVM đang hoạt động tốt ở chỗ nó cung cấp 'dự đoán' về độ chính xác khá, tuy nhiên danh sách các biến đầu vào của tôi lớn hơn tôi …

9 r  machine-learning  svm  genetic-algorithms 

Tôi có hai triển khai thuật toán di truyền được cho là hành xử tương đương. Tuy nhiên do các hạn chế kỹ thuật không thể giải quyết, đầu ra của chúng không hoàn toàn giống nhau, được đưa ra cùng một đầu vào. Tuy nhiên, tôi muốn chứng minh …

9 hypothesis-testing  genetic-algorithms 

Vấn đề cơ bản: Là một phần trong nghiên cứu của tôi, tôi đã viết hai thuật toán có thể chọn một bộ tính năng từ một bộ dữ liệu (dữ liệu biểu hiện gen từ bệnh nhân ung thư). Các tính năng này sau đó được kiểm tra để …

8 machine-learning  statistical-significance  computational-statistics  standardization  genetic-algorithms 

Gần đây đã có một mối quan tâm trong việc kết hợp các thuật toán di truyền và mạng lưới thần kinh vào một khung tiến hóa thần kinh nói chung. Ý tưởng cơ bản là thuật toán di truyền của bạn đang phát triển các tham số của nhiều …

8 neural-networks  genetic-algorithms 

Tôi tự hỏi nếu có bất kỳ thuật toán (có lẽ là thuật toán di truyền) trong R để xây dựng tính năng (lấy các dự đoán ứng cử viên từ các dự đoán hiện có)? Tôi đang nghĩ đến một thói quen để kiểm tra các quyền hạn, tương …

8 r  machine-learning  feature-construction  genetic-algorithms