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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Sélection de fonctionnalités de type arbre de décision de longueur fixe pour minimiser les performances de recherche moyennes
J'ai une requête complexe utilisée pour rechercher un ensemble de données pour trouver . Chaque requête prend un temps moyen donc le temps global dans la recherche linéaire est. Je peux décomposer une requête en sous-requêtes plus simples q_i et trouver H_ \ text {approx} = \ {s \ in …
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Expressivité des expressions régulières modernes
J'ai récemment discuté avec un ami d'un site Web qui proposait des défis d'expression régulière, correspondant principalement à un groupe de mots avec une propriété spéciale. Il cherchait une expression régulière qui correspond à des chaînes comme ||||||||où le nombre de |est premier. Je lui ai immédiatement dit que ça …
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Dynamique d'apprentissage
J'ai récemment découvert le Q-learning, une technique d'apprentissage par renforcement qui estime directement la valeur attendue d'une action dans un état. Je me demande s'il existe des techniques pour faire de "l'apprentissage dynamique", afin d'estimer la dynamique d'un système. Un agent "d'apprentissage dynamique" pourrait choisir des actions qui l'aideraient à …
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Définition du modèle d'apprentissage PAC
Le modèle d'apprentissage probablement correct (PAC) est défini comme suit: Une classe conceptuelle CCC est dit être PAC-apprenant s'il existe un algorithme AAA et une fonction polynomiale poly(⋅,⋅,⋅,⋅)poly(·,·,·,·)poly(·,·,·,·)de telle sorte que pour tout ε>0ε>0ε>0 et δ>0δ>0δ>0 , pour toutes les distributions DDD sur XXX et pour tout concept cible c∈Cc∈Cc∈C …
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Entrées de chaîne dans l'apprentissage automatique
Plusieurs algorithmes d'apprentissage automatique populaires tels que la régression logistique ou les réseaux de neurones nécessitent que ses entrées soient numériques. Ce qui m'intéresse, c'est comment vous faites fonctionner ces algorithmes sur des entrées non numériques (telles que des chaînes courtes). Par exemple, disons que nous construisons un système de …
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Adapter le réseau neuronal
J'ai à quelques reprises formé des réseaux de neurones (réseaux de rétropropagation) avec des ensembles de données assez compliqués (positions de backgammon et OCR). En faisant cela, il semble qu'une grande partie du travail implique d'essayer différentes configurations des réseaux, afin de trouver la configuration optimale pour l'apprentissage. Il y …
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