Вопросы с тегом «genetic-algorithms»

78
Пример: регрессия LASSO с использованием glmnet для двоичного результата

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, 0.67, 0.91,...

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
34
Обратное распространение против генетического алгоритма для обучения нейронной сети

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...

neural-networks genetic-algorithms backpropagation
21
Как выбрать между алгоритмами обучения

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...

machine-learning bayesian optimization genetic-algorithms
20
Когда генетические алгоритмы являются хорошим выбором для оптимизации?

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...

machine-learning optimization gradient-descent genetic-algorithms
15
Какой язык использовать для генетического программирования

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 ....

genetic-algorithms
14
Обучите нейронную сеть, чтобы различать четные и нечетные числа

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 нейронами (один из которых был переменным числом,...

machine-learning classification categorical-data neural-networks genetic-algorithms
12
Точный критерий Фишера и гипергеометрическое распределение

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 мешал....

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
9
Сравнивая два генетических алгоритма

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...

hypothesis-testing genetic-algorithms
9
Как выполнить выбор переменных генетического алгоритма в R для входных переменных SVM?

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...

r machine-learning svm genetic-algorithms