Questions marquées «genetic-algorithms»

Une classe d'algorithmes d'optimisation inspirés par (ou émulant) l'évolution biologique.

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Un exemple: régression LASSO utilisant glmnet pour les résultats binaires
Je commence à me familiariser avec l’utilisation de glmnetavec LASSO Regression, où mon résultat d’intérêt est dichotomique. J'ai créé un petit cadre de données fictif ci-dessous: age <- c(4, 8, 7, 12, 6, 9, 10, 14, 7) gender <- c(1, 0, 1, 1, 1, 0, 1, 0, 0) bmi_p <- …
78 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 
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Quand les algorithmes génétiques sont-ils un bon choix pour l'optimisation?
Les algorithmes génétiques sont une forme de méthode d'optimisation. Souvent, la descente de gradient stochastique et ses dérivés sont le meilleur choix pour l'optimisation des fonctions, mais des algorithmes génétiques sont encore parfois utilisés. Par exemple, l'antenne du vaisseau spatial ST5 de la NASA a été créée avec un algorithme …
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Quel langage utiliser pour la programmation génétique
Dans le cadre d'une mission, je devrai écrire un algorithme de programmation génétique qui fait la prédiction des niveaux de polluants atmosphériques. Comme je n'ai aucune expérience, quelqu'un peut-il m'indiquer des propositions de langages de programmation dans lesquels des programmes évolués seront écrits . Clarification: je ne demande pas quel …
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Test exact de Fisher et distribution hypergéométrique
Je voulais mieux comprendre le test exact du pêcheur, j'ai donc imaginé l'exemple de jouet suivant, où f et m correspond à l'homme et à la femme, et n et y correspond à la "consommation de soda" comme ceci: > soda_gender f m n 0 5 y 5 0 Évidemment, …
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Comparaison de deux algorithmes génétiques
J'ai deux implémentations d'un algorithme génétique qui sont censées se comporter de manière équivalente. Cependant, en raison de restrictions techniques qui ne peuvent être résolues, leur sortie n'est pas exactement la même, étant donné la même entrée. Je voudrais quand même montrer qu'il n'y a pas de différence de performance …
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Comment comparer statistiquement deux algorithmes à travers trois ensembles de données dans la sélection et la classification d'entités?
Contexte du problème: Dans le cadre de mes recherches, j'ai écrit deux algorithmes qui peuvent sélectionner un ensemble de fonctionnalités à partir d'un ensemble de données (données d'expression génique de patients cancéreux). Ces caractéristiques sont ensuite testées pour voir dans quelle mesure elles peuvent classer un échantillon invisible comme cancéreux …
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Sur quelles tâches la neuroévolution surpasse-t-elle l'application de base des réseaux de neurones ou des algorithmes génétiques?
Il y a eu un intérêt récent à combiner des algorithmes génétiques et des réseaux de neurones dans un cadre général de neuroévolution. L'idée de base est que votre algorithme génétique fait évoluer les paramètres de nombreux réseaux de neurones qui sont ensuite utilisés pour résoudre votre tâche actuelle. Une …
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Construction de fonctionnalités dans R
Je me demande s'il existe des algorithmes (peut-être des algorithmes génétiques) dans R pour la construction des fonctionnalités (dérivant des prédicteurs candidats à partir des prédicteurs existants)? Je pense à une routine pour tester des puissances d'ordre supérieur, des interactions, des rapports et des combinaisons linéaires et des fonctions non …
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