Pertanyaan yang diberi tag «genetic-algorithms»

Saya mulai mencoba-coba penggunaan glmnetdengan LASSO Regression di mana hasil yang saya minati menjadi dikotomis. Saya telah membuat bingkai data mock kecil di bawah ini: 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, …

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 

Saya telah membaca beberapa makalah yang membahas pro dan kontra dari masing-masing metode, beberapa berpendapat bahwa GA tidak memberikan perbaikan dalam menemukan solusi optimal sementara yang lain menunjukkan bahwa itu lebih efektif. Tampaknya GA umumnya lebih disukai dalam literatur (walaupun kebanyakan orang memodifikasinya dengan cara tertentu untuk mencapai hasil yang …

34 neural-networks  genetic-algorithms  backpropagation 

Saya perlu mengimplementasikan program yang akan mengklasifikasikan catatan ke dalam 2 kategori (benar / salah) berdasarkan beberapa data pelatihan, dan saya bertanya-tanya di algoritma / metodologi mana yang harus saya perhatikan. Tampaknya ada banyak dari mereka untuk dipilih - Jaringan Syaraf Tiruan, Algoritma Genetika, Pembelajaran Mesin, Optimasi Bayesian dll. Dll., …

21 machine-learning  bayesian  optimization  genetic-algorithms 

Algoritma genetika adalah salah satu bentuk metode optimasi. Seringkali penurunan gradien stokastik dan turunannya adalah pilihan terbaik untuk optimasi fungsi, tetapi kadang-kadang algoritma genetika masih digunakan. Misalnya, antena pesawat ruang angkasa ST5 NASA dibuat dengan algoritma genetika: Kapan metode optimisasi genetik merupakan pilihan yang lebih baik daripada metode gradient descent …

20 machine-learning  optimization  gradient-descent  genetic-algorithms 

Sebagai bagian dari tugas saya harus menulis algoritma pemrograman genetika yang melakukan prediksi tingkat polusi atmosfer. Karena saya tidak punya pengalaman, siapa pun bisa mengarahkan saya ke proposisi bahasa pemrograman di mana program yang dikembangkan akan ditulis . Klarifikasi: Saya tidak bertanya bahasa apa yang akan saya gunakan untuk menulis …

15 genetic-algorithms 

Pertanyaan: apakah mungkin untuk melatih NN untuk membedakan antara angka ganjil dan genap hanya menggunakan sebagai input angka itu sendiri? Saya memiliki dataset berikut: Number Target 1 0 2 1 3 0 4 1 5 0 6 1 ... ... 99 0 100 1 Saya melatih NN dengan dua neuron …

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

Adakah yang bisa menjelaskan kepada saya manfaat dari algoritma genetika dibandingkan dengan metode pencarian dan optimisasi tradisional lainnya?

13 genetic-algorithms 

Saya ingin memahami uji pasti fisher dengan lebih baik, jadi saya menyusun contoh mainan berikut ini, di mana f dan m berhubungan dengan pria dan wanita, dan n dan y berhubungan dengan "konsumsi soda" seperti ini: > soda_gender f m n 0 5 y 5 0 Jelas, ini adalah penyederhanaan …

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 

Saya menggunakan paket kernlab di R untuk membangun SVM untuk mengklasifikasikan beberapa data. SVM bekerja dengan baik karena memberikan 'prediksi' keakuratan yang layak, namun daftar variabel input saya lebih besar daripada yang saya inginkan dan saya tidak yakin akan pentingnya relatif dari variabel yang berbeda. Saya ingin menerapkan algoritma genetika …

9 r  machine-learning  svm  genetic-algorithms 

Saya memiliki dua implementasi dari algoritma genetika yang seharusnya berperilaku setara. Namun karena batasan teknis yang tidak dapat diselesaikan outputnya tidak persis sama, diberi input yang sama. Tetap saya ingin menunjukkan bahwa tidak ada perbedaan kinerja yang signifikan. Saya memiliki 20 kali berjalan dengan konfigurasi yang sama untuk masing-masing dari …

9 hypothesis-testing  genetic-algorithms 

Latar belakang masalah: Sebagai bagian dari penelitian saya, saya telah menulis dua algoritma yang dapat memilih satu set fitur dari set data (data ekspresi gen dari pasien kanker). Fitur-fitur ini kemudian diuji untuk melihat seberapa baik mereka dapat mengklasifikasikan sampel yang tidak terlihat sebagai kanker atau non-kanker. Untuk setiap rangkaian …

8 machine-learning  statistical-significance  computational-statistics  standardization  genetic-algorithms 

Baru-baru ini ada minat dalam menggabungkan algoritma genetika dan jaringan saraf ke dalam kerangka kerja neuroevolusi umum. Ide dasarnya, adalah bahwa algoritma genetika Anda mengembangkan parameter dari banyak jaringan saraf yang kemudian digunakan untuk menyelesaikan tugas Anda. Semacam pemrograman genetik tetapi bukannya mengembangkan potongan kode untuk melakukan beberapa tugas, Anda …

8 neural-networks  genetic-algorithms 

Saya bertanya-tanya apakah ada algoritma (mungkin algoritma genetika) dalam R untuk konstruksi fitur (menurunkan kandidat prediktor dari prediksi yang ada)? Saya sedang memikirkan rutin untuk menguji kekuatan orde tinggi, interaksi, rasio, dan kombinasi linear dan fungsi nonlinier dari variabel yang ada (sin, cos, atan dll). Ini bisa berupa filter atau …

8 r  machine-learning  feature-construction  genetic-algorithms