«machine-learning» etiketlenmiş sorular

Benim öğrencilere koleksiyonu ile tutarlı bir üçgen bulma sorunu atanan noktalar R 2 ile etiketlenmiş, ± 1 . (Bir üçgen T ise tutarlı ise etiketli örnek ile , T olumlu ve olumsuz noktaları hiçbiri tüm içerir, varsayım, örnek kabul ediyor en az 1 tutarlı üçgen).mmmR,2R2\mathbb{R}^2± 1±1\pm1TTTTTT Onlar (veya I) yapabildikleri …

13 cg.comp-geom  machine-learning  lg.learning  convex-geometry 

Genetik algoritmalar, daha büyük bir nüfusa sahip daha az nesilde gelişir, ancak bir neslin hesaplanması da daha uzun sürer. Mümkün olan en kısa sürede uygulanabilir bir çözüme ulaşmak için bu iki faktörü dengelemek için bazı kılavuz çizgiler var mı? Ayrıca, bu soru için en iyi yer mi?

13 ds.algorithms  machine-learning  genetic-algorithms 

Bu soruyu çapraz doğrulanmış Soru-Cevap bölümünde sordum , ancak CS ile ilgili istatistiklerden çok daha fazlası gibi görünüyor. Tek tek gözlemlerin kendilerinin değil, yani istatistiksel sorgu modelini kullanan veri kümesinin istatistiksel özelliklerinden öğrenen makine öğrenimi algoritmalarından örnekler verebilir misiniz ?

13 lg.learning  machine-learning 

Diyelim ki k girişi ve bir çıkışı olan tek katmanlı ileri beslemeli sinir ağımız var. den bir fonksiyon hesaplar , bunun en azından A C 0 ile aynı hesaplama gücüne sahip olduğunu görmek oldukça kolaydır . Sadece eğlence için, tek katmanlı sinir ağı " N e u r a l …

13 cc.complexity-theory  circuit-complexity  machine-learning  ne.neural-evol 

Arka plan: Makine öğreniminde, genellikle yüksek boyutlu olasılık yoğunluk fonksiyonlarını temsil etmek için grafik modellerle çalışırız . Bir yoğunluğun 1 ile bütünleştiği (toplamlar) kısıtlamasını atarsak, normal olmayan bir grafik yapılı enerji fonksiyonu elde ederiz . G = ( V , E ) grafiğinde tanımlanan gibi bir enerji fonksiyonumuz olduğunu varsayalım …

13 reference-request  machine-learning  lg.learning  boolean-functions 

Genetik algoritma kullanılarak çözülen bazı gerçek dünya sorunları nelerdir? Sorun nedir? Bu sorunu çözmek için kullanılan fitness testi nedir?

13 ds.algorithms  machine-learning  ai.artificial-intel  application-of-theory  ne.neural-evol 

Diyelim ki, n, V_n büyüklüğündeki herhangi bir tamsayı için vektör temsili var Bu vektör, bir makine öğrenme algoritmasının girdisidir. İlk soru: Nöral bir ağ veya başka bir vektör-bit ML haritalaması kullanarak n'nin önceliğini / bileşimini öğrenmek mümkündür. Bu tamamen teoriktir - sinir ağı muhtemelen sınırsız olabilir. Öncelik testi ile ilgili …

13 co.combinatorics  machine-learning  primes 

Johnson-Lindenstrauss lemması, yüksek boyutlu bir uzayda noktaları daha düşük boyutta noktalara yansıtmaya izin verir. En uygun düşük boyutlu uzayları bulurken, standart bir teknik tekil değer ayrışmasını bulmak ve daha sonra en büyük tekil değerler tarafından üretilen alt boşluğu almaktır. SVD üzerinde Johnson-Lindenstrauss'u kullanmak ne zaman ilgi duyar?

12 machine-learning 

Binlerce noktadan oluşan bir veri kümesine ve iki nokta arasındaki mesafeyi ölçmenin bir aracına sahibim, ancak veri noktalarının boyutu yok. Bu veri kümesinde küme merkezleri bulmak için bir algoritma istiyorum. verinin boyutları olmadığı için, bir küme merkezinin birkaç veri noktasından ve bir toleranstan oluşabileceğini ve kümedeki üyeliğin, bir veri noktasının …

12 machine-learning  lg.learning  clustering 

PAC öğrenimi için, hesaplamaya bağlı olmayan bir öğrenicinin bilgi teorik öğrenmesi için gereken örnek karmaşıklığı ile bir polinomun ihtiyaç duyduğu örnek karmaşıklığı arasında polinom boşlukları bulunan doğal konsept sınıflarının (örneğin karar listelerinin alt kümeleri) olduğu bilinmektedir. zaman öğrenen. (bkz. örneğin http://portal.acm.org/citation.cfm?id=267489&dl=GUIDE veya http://portal.acm.org/citation.cfm?id=301437 ) Bununla birlikte, bu sonuçlar belirli örneklerde …

12 machine-learning  lg.learning  sample-complexity 

İşte cuntaları öğrenmeye benzer bir lezzet ile ilgili bir sorun: Girdi: Bir üyelik kâhin, yani verilen bir kâhin , döndüren bir işlevidir .f:{0,1}n→{−1,1}f:{0,1}n→{−1,1}f: \{0,1\}^n \rightarrow \{-1,1\}xxxf(x)f(x)f(x) Hedef: Bir subcube bulun ait hacmi ile öyle ki . Böyle bir alt küpün var olduğunu varsayıyoruz.SSS{0,1}n{0,1}n\{0,1\}^n|S|=2n−k|S|=2n−k|S|=2^{n-k}|Ex∈Sf(x)|≥0.1|Ex∈Sf(x)|≥0.1\left|\mathbb{E}_{x \in S} f(x) \right| \ge 0.1 zamanında …

11 machine-learning  lg.learning  boolean-functions  sample-complexity 

Açık cs.stackexchange İstediğim algebird onlar soyut cebir paketi gerekebilir neden spekülasyon, github scala kütüphanesine. Github sayfasının bazı ipuçları var: Bloom filtresi, HyperLogLog ve CountMinSketch gibi ilginç yaklaşım algoritmaları için Monoid uygulamaları. Bunlar, sayıları yapabileceğiniz gibi bu karmaşık işlemleri düşünmenizi ve güçlü istatistikler ve analizler oluşturmak için bunları hadoop veya çevrimiçi …

11 soft-question  machine-learning  linear-algebra  db.databases 

Bazı bilgiler: Hatalarla Öğrenme (LWE) sorunu için "daha az bilinen" düşük sınırlar (veya sertlik sonuçları) ve halkalar üzerinde Hatalarla Öğrenme gibi genellemeleri bulmakla ilgileniyorum. Spesifik tanımlar, vb. İçin, Regev'in güzel bir araştırması: http://www.cims.nyu.edu/~regev/papers/lwesurvey.pdf (R) LWE tarzı varsayımın standart tipi (belki de kuantum) (belki de ideal) kafeslerdeki En Kısa Vektör Problemine …

11 cc.complexity-theory  reference-request  cr.crypto-security  machine-learning  lg.learning 

Dana Angluin ( 1987 ; pdf ) üyelik sorguları ve teori sorguları (önerilen işleve karşı örnekler) içeren bir öğrenme modeli tanımlar. En az devlet DFA'sı ile temsil edilen normal bir dilin, üyelik sorguları ve en fazla teori sorgusu ( ) ile polinom zamanında (önerilen işlevlerin DFA'lar olduğu) öğrenilebilir olduğunu gösterir …

11 cc.complexity-theory  machine-learning  lower-bounds  lg.learning  query-complexity 

Belirli bir işlevin yerel minimum (maksimum) bulabilen gradyan iniş algoritmasına aşinayım. Fonksiyonun birkaç yerel ekstremaya sahip olduğu mutlak minimum (maksimum) bulmaya izin veren gradyan inişinde herhangi bir değişiklik var mı? Mutlak aşırılık bulmak için lokal ekstremumu bulabilecek bir algoritma nasıl geliştirilir?

11 ds.algorithms  approximation-algorithms  machine-learning