Вопросы с тегом «genetic-algorithms»

Я начинаю баловаться с использованием glmnetс LASSO регрессией , где мой результат представляет интерес дихотомический. Я создал небольшой фрейм данных ниже: 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, …

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 

Я читал несколько статей, в которых обсуждались плюсы и минусы каждого метода, некоторые утверждали, что GA не дает никакого улучшения в поиске оптимального решения, в то время как другие показывают, что оно более эффективно. Кажется, что GA в литературе обычно предпочитают (хотя в основном люди модифицируют ее каким-то образом для …

34 neural-networks  genetic-algorithms  backpropagation 

Мне нужно реализовать программу, которая будет классифицировать записи на 2 категории (истина / ложь) на основе некоторых обучающих данных, и мне было интересно, какой алгоритм / методология мне следует рассмотреть. Кажется, из них есть из чего выбирать - искусственная нейронная сеть, генетический алгоритм, машинное обучение, байесовская оптимизация и т. Д. …

21 machine-learning  bayesian  optimization  genetic-algorithms 

Генетические алгоритмы являются одной из форм метода оптимизации. Часто стохастический градиентный спуск и его производные являются лучшим выбором для оптимизации функций, но генетические алгоритмы все еще иногда используются. Например, антенна космического корабля НАСА ST5 была создана с использованием генетического алгоритма: Когда методы генетической оптимизации являются лучшим выбором, чем более распространенные …

20 machine-learning  optimization  gradient-descent  genetic-algorithms 

В рамках задания мне нужно будет написать алгоритм генетического программирования , который будет предсказывать уровни загрязнения атмосферы. Поскольку у меня нет опыта, может кто-нибудь указать мне указатели на предложения языков программирования, на которых будут написаны развитые программы . Пояснение: я не спрашиваю, на каком языке я напишу сам генетический алгоритм …

15 genetic-algorithms 

Вопрос: можно ли обучить NN различать нечетные и четные числа, используя только в качестве входных данных сами числа? У меня есть следующий набор данных: Number Target 1 0 2 1 3 0 4 1 5 0 6 1 ... ... 99 0 100 1 Я тренировал NN с двумя входными …

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

Может ли кто-нибудь объяснить мне преимущества генетического алгоритма по сравнению с другими традиционными методами поиска и оптимизации?

13 genetic-algorithms 

Я хотел лучше понять точный критерий Фишера, поэтому я разработал следующий пример игрушки, где f и m соответствуют мужской и женской части, а n и y соответствуют «потреблению соды», например: > soda_gender f m n 0 5 y 5 0 Очевидно, это резкое упрощение, но я не хотел, чтобы контекст …

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 

Я использую пакет kernlab в R для создания SVM для классификации некоторых данных. SVM работает хорошо, поскольку он обеспечивает «предсказания» с приличной точностью, однако мой список входных переменных больше, чем мне бы хотелось, и я не уверен относительно относительной важности различных переменных. Я хотел бы реализовать генетический алгоритм, чтобы выбрать …

9 r  machine-learning  svm  genetic-algorithms 

У меня есть две реализации генетического алгоритма, которые должны вести себя одинаково. Однако из-за технических ограничений, которые не могут быть разрешены, их выходные данные не совпадают, учитывая тот же вклад. Тем не менее, я хотел бы показать, что нет существенной разницы в производительности. У меня есть 20 прогонов с одинаковой …

9 hypothesis-testing  genetic-algorithms