Pertanyaan yang diberi tag «machine-learning»

Saya ditugaskan siswa saya masalah menemukan sebuah segitiga yang konsisten dengan koleksi poin di R 2 , diberi label dengan ± 1 . (A segitiga T adalah konsisten dengan sampel berlabel jika T berisi semua positif dan tidak ada poin negatif, oleh asumsi, mengakui sampel minimal 1 segitiga konsisten).mmmR2R2\mathbb{R}^2±1±1\pm1TTTTTT Yang …

13 cg.comp-geom  machine-learning  lg.learning  convex-geometry 

Algoritma genetika berkembang dalam generasi yang lebih sedikit dengan populasi yang lebih besar, tetapi juga membutuhkan waktu lebih lama untuk menghitung satu generasi. Apakah ada beberapa garis pedoman untuk menyeimbangkan kedua faktor tersebut, agar tiba pada solusi yang layak sesegera mungkin? Juga, apakah ini tempat terbaik untuk pertanyaan?

13 ds.algorithms  machine-learning  genetic-algorithms 

Saya mengajukan pertanyaan ini dalam lintas yang divalidasi T&J tetapi tampaknya itu terkait dengan CS lebih dari Statistik. Bisakah Anda memberi saya contoh algoritma pembelajaran mesin yang belajar dari sifat statistik dataset bukan pengamatan individu itu sendiri yaitu menggunakan model permintaan statistik ?

13 lg.learning  machine-learning 

Katakanlah kita memiliki jaringan saraf maju umpan tunggal dengan input k dan satu output. Ini menghitung fungsi dari , cukup mudah untuk melihat bahwa ini memiliki setidaknya kekuatan komputasi yang sama dengan A C 0 . Hanya untuk bersenang-senang, kita akan memanggil sekumpulan fungsi yang dapat dihitung oleh jaringan saraf …

13 cc.complexity-theory  circuit-complexity  machine-learning  ne.neural-evol 

Latar Belakang: Dalam pembelajaran mesin, kami sering bekerja dengan model grafis untuk mewakili fungsi kepadatan probabilitas dimensi tinggi. Jika kita membuang batasan yang mengintegrasikan kepadatan (jumlah) ke 1, kita mendapatkan fungsi energi terstruktur grafik yang tidak dinormalisasi . Misalkan kita memiliki fungsi energi seperti itu, , didefinisikan pada grafik . …

13 reference-request  machine-learning  lg.learning  boolean-functions 

Apa saja masalah dunia nyata yang telah dipecahkan menggunakan algoritma genetika? Apa masalahnya? Apa tes kebugaran yang digunakan untuk mengatasi masalah ini?

13 ds.algorithms  machine-learning  ai.artificial-intel  application-of-theory  ne.neural-evol 

Katakanlah kita memiliki representasi vektor bilangan bulat n, V_n Vektor ini adalah input untuk algoritma pembelajaran mesin. Pertanyaan pertama: Untuk jenis representasi apa mungkin untuk mempelajari keutamaan / kekompakan n menggunakan jaringan saraf atau pemetaan vektor-ke-bit ML lainnya. Ini murni teoretis - jaringan syaraf mungkin tidak dibatasi ukurannya. Mari kita …

13 co.combinatorics  machine-learning  primes 

Lemma Johnson-Lindenstrauss memungkinkan seseorang untuk mewakili titik-titik dalam ruang dimensi tinggi menjadi titik-titik dalam dimensi lebih rendah. Ketika menemukan ruang dimensi rendah yang paling cocok, teknik standar adalah menemukan dekomposisi nilai singular dan kemudian mengambil subruang yang dihasilkan oleh nilai singular terbesar. Kapan menarik menggunakan Johnson-Lindenstrauss di atas SVD?

12 machine-learning 

Saya memiliki dataset ribuan titik dan alat untuk mengukur jarak antara dua titik, tetapi titik data tidak memiliki dimensi. saya ingin algoritma untuk menemukan pusat cluster di dataset ini. Saya membayangkan bahwa karena data tidak memiliki dimensi, pusat cluster mungkin terdiri dari beberapa titik data dan toleransi, dan keanggotaan dalam …

12 machine-learning  lg.learning  clustering 

Diketahui bahwa untuk pembelajaran PAC, ada kelas konsep alami (misalnya himpunan bagian dari daftar keputusan) yang terdapat kesenjangan polinomial antara kompleksitas sampel yang diperlukan untuk pembelajaran teori informasi oleh pelajar yang tidak terikat secara komputasi, dan kompleksitas sampel yang dibutuhkan oleh polinomial- pelajar waktu. (lihat, mis. http://portal.acm.org/citation.cfm?id=267489&dl=GUIDE atau http://portal.acm.org/citation.cfm?id=301437 ) …

12 machine-learning  lg.learning  sample-complexity 

Inilah masalah dengan cita rasa yang mirip dengan belajar junta: Input: Fungsi f:{0,1}n→{−1,1}f:{0,1}n→{−1,1}f: \{0,1\}^n \rightarrow \{-1,1\} , diwakili oleh oracle keanggotaan, yaitu oracle yang diberikan xxx , mengembalikan f(x)f(x)f(x) . Sasaran: Temukan subkelompok SSS dari {0,1}n{0,1}n\{0,1\}^n dengan volume |S|=2n−k|S|=2n−k|S|=2^{n-k} sedemikian rupa sehingga |Ex∈Sf(x)|≥0.1|Ex∈Sf(x)|≥0.1\left|\mathbb{E}_{x \in S} f(x) \right| \ge 0.1 . …

11 machine-learning  lg.learning  boolean-functions  sample-complexity 

Pada cs.stackexchange saya bertanya tentang perpustakaan scala algebird di github, berspekulasi tentang mengapa mereka mungkin membutuhkan paket aljabar abstrak. Halaman github memiliki beberapa petunjuk: Implementasi Monoids untuk algoritme aproksimasi yang menarik, seperti filter Bloom, HyperLogLog, dan CountMinSketch. Ini memungkinkan Anda untuk memikirkan operasi canggih ini seperti jumlah Anda, dan menambahkannya …

11 soft-question  machine-learning  linear-algebra  db.databases 

Beberapa latar belakang: Saya tertarik untuk menemukan batas bawah (atau hasil kekerasan) "kurang dikenal" untuk masalah Belajar dengan Kesalahan (LWE), dan generalisasi seperti Belajar dengan Kesalahan atas Cincin. Untuk definisi spesifik, dll., Ini adalah survei yang bagus oleh Regev: http://www.cims.nyu.edu/~regev/papers/lwesurvey.pdf Tipe standar (R) asumsi gaya LWE adalah melalui (mungkin, kuantum) …

11 cc.complexity-theory  reference-request  cr.crypto-security  machine-learning  lg.learning 

Dana Angluin ( 1987 ; pdf ) mendefinisikan model pembelajaran dengan pertanyaan keanggotaan dan pertanyaan teori (berlawanan dengan contoh fungsi yang diusulkan). Dia menunjukkan bahwa bahasa reguler yang diwakili oleh DFA minimal negara dapat dipelajari dalam waktu polinomial (di mana fungsi yang diusulkan adalah DFA) dengan keanggotaan-kueri dan paling banyak …

11 cc.complexity-theory  machine-learning  lower-bounds  lg.learning  query-complexity 

Saya kenal dengan algoritma gradient descent yang dapat menemukan minimum lokal (maksimum) dari fungsi yang diberikan. Apakah ada modifikasi keturunan gradien yang memungkinkan untuk menemukan minimum absolut (maksimum), di mana fungsinya memiliki beberapa ekstrema lokal? Adakah teknik umum, bagaimana cara meningkatkan algoritma yang dapat menemukan ekstrem lokal, untuk menemukan ekstrem …

11 ds.algorithms  approximation-algorithms  machine-learning