Questions marquées «machine-learning»

Questions sur les algorithmes informatiques qui découvrent automatiquement les modèles de données et prennent de bonnes décisions en fonction de ceux-ci.

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Pourquoi la recherche sur les algorithmes génétiques a-t-elle ralenti?
Tout en discutant de certains sujets de niveau d’introduction aujourd’hui, y compris l’utilisation d’algorithmes génétiques; On m'a dit que la recherche avait vraiment ralenti dans ce domaine. La raison donnée est que la plupart des gens se concentrent sur l'apprentissage automatique et l'exploration de données. Mise à jour: Est-ce exact? …
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Y a-t-il des améliorations dans l'algorithme de Dana Angluin pour l'apprentissage des ensembles réguliers?
Dans son article phare de 1987, Dana Angluin présente un algorithme temporel polynomial pour l’apprentissage d’un DFA à partir de requêtes d’appartenance et de requêtes théoriques (contre-exemples d’un DFA proposé). Elle montre que si vous essayez d'apprendre un DFA minimal avec états et que votre plus grand contre-exemple est de …
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Pourquoi les réseaux de neurones semblent-ils mieux fonctionner avec des restrictions placées sur leur topologie?
Les réseaux backprop entièrement connectés (au moins couche à couche avec plus de 2 couches masquées) sont des apprenants universels. Malheureusement, ils sont souvent lents à apprendre et ont tendance à trop s'adapter ou à avoir des généralisations maladroites. En m'amusant avec ces réseaux, j'ai observé que l'élagage de certains …
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Pourquoi le type void de C n'est-il pas analogue au type vide / bas?
Wikipédia ainsi que d'autres sources que j'ai trouvées listent le voidtype C comme type d'unité par opposition à un type vide. Je trouve cela déroutant car il me semble que cela voidcorrespond mieux à la définition d'un type vide / bas. Autant voidque je sache , aucune valeur n'habite . …
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Quelle est exactement la différence entre un apprentissage supervisé et non supervisé?
J'essaie de comprendre les méthodes de clustering. Ce que je pense avoir compris: Dans l'apprentissage supervisé, les catégories / étiquettes de données auxquelles sont affectées sont connues avant le calcul. Ainsi, les étiquettes, classes ou catégories sont utilisées afin «d'apprendre» les paramètres qui sont vraiment importants pour ces clusters. Dans …
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Quels algorithmes d'apprentissage automatique peuvent être utilisés pour les prévisions de séries chronologiques?
Actuellement, je joue avec les prévisions de séries temporelles (spécifiquement pour le Forex). J'ai vu des articles scientifiques sur les réseaux d'état d'écho qui sont appliqués aux prévisions Forex. Existe-t-il d'autres bons algorithmes d'apprentissage automatique à cet effet? Il serait également intéressant d'extraire des modèles "rentables" de la série chronologique.
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Génération de combinaisons à partir d'un ensemble de paires sans répétition d'éléments
J'ai un ensemble de paires. Chaque paire est de la forme (x, y) telle que x, y appartiennent à des entiers de la plage [0,n). Donc, si le n est 4, alors j'ai les paires suivantes: (0,1) (0,2) (0,3) (1,2) (1,3) (2,3) J'ai déjà les paires. Maintenant, je dois construire …
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Pourquoi le sur-ajustement est-il mauvais?
J'ai étudié beaucoup de choses, et ils disent que sur-adapter les actions dans l'apprentissage automatique est mauvais, mais nos neurones deviennent très forts et trouvent les meilleures actions / sens que nous utilisons ou évitons, et peuvent être de-incrémentés / incrémentés de mauvais / bons par mauvais ou bons déclencheurs, …
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Pourquoi les gènes diploïdes (dominants / récessifs) ne sont-ils pas largement utilisés dans les algorithmes génétiques?
Dans la plupart des implémentations d'algorithmes génétiques, l'accent est mis sur le croisement et la mutation. Mais d'une manière ou d'une autre, la plupart d'entre eux laissent de côté la nature diploïde (dominante / récessive) des gènes. Dans la mesure où ma compréhension (limitée) va la nature dominante / récessive …
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