«genetic-algorithms» etiketlenmiş sorular

Ben kullanımı ile serpmek başlıyorum glmnetile LASSO Regresyon ilgi benim sonuç dikotom olduğunu. Aşağıda küçük bir sahte veri çerçevesi oluşturdum: age <- c(4, 8, 7, 12, 6, 9, 10, 14, 7) gender <- c(1, 0, 1, 1, 1, 0, 1, 0, 0) bmi_p <- c(0.86, 0.45, 0.99, 0.84, 0.85, 0.67, …

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 

Her yöntemin artılarını ve eksilerini tartışan birkaç makale okudum, bazıları GA'nın en uygun çözümü bulmada herhangi bir gelişme sağlamadığını, diğerleri ise bunun daha etkili olduğunu gösteriyor. Genel olarak literatürde GA'nın tercih edildiği görülmektedir (çoğu insan ihtiyaç duydukları sonuçları elde etmek için bir şekilde değiştirmelerine rağmen), o zaman neden yazılım çözümlerinin …

34 neural-networks  genetic-algorithms  backpropagation 

Bazı eğitim verilerine dayanarak kayıtları 2 kategoride (doğru / yanlış) sınıflandıracak bir program uygulamam gerekiyor ve hangi algoritmaya / metodolojiye bakmam gerektiğini merak ediyordum. Seçilebilecek birçoğu var - Yapay Sinir Ağı, Genetik Algoritma, Makine Öğrenmesi, Bayes Optimizasyonu vs., ve nereden başlayacağımı bilmiyordum. Yani benim sorularım: Sorunum için kullanmam gereken bir …

21 machine-learning  bayesian  optimization  genetic-algorithms 

Genetik algoritmalar bir optimizasyon yöntemidir. Genellikle stokastik gradyan inişi ve türevleri fonksiyon optimizasyonu için en iyi seçimdir, ancak bazen genetik algoritmalar hala kullanılmaktadır. Örneğin, NASA'nın ST5 uzay aracının anteni genetik bir algoritma ile oluşturuldu: Genetik optimizasyon yöntemleri ne zaman daha yaygın gradyan iniş yöntemlerinden daha iyi bir seçimdir?

20 machine-learning  optimization  gradient-descent  genetic-algorithms 

Bir ödevin parçası olarak , atmosferik kirletici seviyelerini tahmin eden bir genetik programlama algoritması yazmam gerekecek . Deneyimim olmadığı için, biri bana programların yazılacağı programlama dillerinin önerilerine işaret edebilir mi ? Açıklama: Genetik algoritmanın kendisini yazacağım dilin ne olacağını sormuyorum (kararı kendim verebileceğim gibi), gelişen programların hangi programlama dilinde oluşturulması …

15 genetic-algorithms 

Soru: Bir NN'yi yalnızca sayıların kendileri olarak girerek tek ve çift sayıları ayırt etmek üzere eğitmek mümkün müdür? Aşağıdaki veri kümesi var: Number Target 1 0 2 1 3 0 4 1 5 0 6 1 ... ... 99 0 100 1 İki giriş nöronu (biri değişken sayı, diğeri önyargı …

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

Genetik algoritmanın diğer geleneksel arama ve optimizasyon yöntemlerine kıyasla faydalarını açıklayan var mı?

13 genetic-algorithms 

Balıkçı testini daha iyi anlamak istedim, bu yüzden f ve m erkek ve kadına karşılık gelen ve n ve y "soda tüketimine" karşılık gelen aşağıdaki oyuncak örneğini tasarladım: > soda_gender f m n 0 5 y 5 0 Açıkçası, bu büyük bir basitleştirme, ama bağlamın önüne geçmesini istemedim. Burada sadece …

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 

Bazı verileri sınıflandırmak için bir SVM oluşturmak için R kernlab paketini kullanıyorum . SVM, iyi bir doğruluk 'tahminleri' sağlaması açısından iyi çalışıyor, ancak giriş değişkenleri listem istediğimden daha büyük ve farklı değişkenlerin göreceli önemi konusunda emin değilim. En iyi eğitimli / en uygun SVM üreten girdi değişkenlerinin alt kümesini seçmek …

9 r  machine-learning  svm  genetic-algorithms 

Eşit davranması gereken iki genetik algoritma uygulamam var. Ancak çözülemeyen teknik kısıtlamalar nedeniyle çıktıları aynı girdi göz önüne alındığında tam olarak aynı değildir. Yine de önemli bir performans farkı olmadığını göstermek istiyorum. Ben farklı ilk rastgele sayı tohumları kullanarak, iki algoritma her biri için aynı yapılandırma ile 20 çalışır var. …

9 hypothesis-testing  genetic-algorithms