«genetic-algorithms» 태그된 질문

관심있는 결과가 이분법 인 LASSO Regressionglmnet 과 함께 사용하기 시작했습니다 . 아래에 작은 모의 데이터 프레임을 만들었습니다. 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, 0.29, 0.88) …

77 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 

나는 각 방법의 장단점을 논의하는 몇 가지 논문을 읽었으며 일부는 GA가 최적의 솔루션을 찾는 데 아무런 개선이 없지만 다른 사람들은 그것이 더 효과적이라는 것을 보여줍니다. GA는 일반적으로 문학에서 선호되는 것처럼 보이지만 (대부분 사람들은 필요한 결과를 얻기 위해 어떤 방식 으로든 수정하지만) 대부분의 소프트웨어 솔루션이 역 전파 만 사용하는 이유는 무엇입니까? …

34 neural-networks  genetic-algorithms  backpropagation 

일부 훈련 데이터를 기반으로 레코드를 2 가지 범주 (참 / 거짓)로 분류하는 프로그램을 구현해야하며 어떤 알고리즘 / 방법론을보고 있는지 궁금합니다. 인공 신경망, 유전자 알고리즘, 기계 학습, 베이지안 최적화 등 중에서 선택할 수있는 많은 것들이 있으며, 어디서부터 시작 해야할지 모르겠습니다. 내 질문은 : 문제에 사용해야하는 학습 알고리즘을 어떻게 선택해야합니까? 이것이 도움이된다면 …

21 machine-learning  bayesian  optimization  genetic-algorithms 

유전자 알고리즘은 최적화 방법의 한 형태입니다. 확률 적 구배 하강과 그 파생물은 함수 최적화를위한 최선의 선택이지만 종종 유전자 알고리즘이 여전히 사용됩니다. 예를 들어, NASA의 ST5 우주선의 안테나 는 유전자 알고리즘으로 만들어졌습니다. 유전자 최적화 방법이 더 일반적인 경사 하강 방법보다 더 나은 선택은 언제입니까?

20 machine-learning  optimization  gradient-descent  genetic-algorithms 

과제의 일환으로 대기 오염 물질 수준을 예측 하는 유전자 프로그래밍 알고리즘 을 작성해야 합니다. 나는 경험이 없기 때문에 누구나 진화 된 프로그램이 작성 될 프로그래밍 언어의 제안에 대한 포인터를 알려줄 수 있습니까 ? 설명 : 나는 유전자 알고리즘 자체를 작성할 언어가 무엇인지 묻지 않고 (결정을 내릴 수 있기 때문에) 진화 …

15 genetic-algorithms 

질문 : 숫자 자체를 입력으로 만 사용하여 홀수와 짝수를 구별하도록 NN을 훈련시킬 수 있습니까? 다음과 같은 데이터 집합이 있습니다. Number Target 1 0 2 1 3 0 4 1 5 0 6 1 ... ... 99 0 100 1 나는 두 개의 입력 뉴런 (하나는 가변 수, 다른 하나는 바이어스 …

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

다른 전통적인 검색 및 최적화 방법에 비해 유전자 알고리즘의 이점을 나에게 설명 할 수 있습니까?

13 genetic-algorithms 

피셔의 정확한 테스트를 더 잘 이해하고 싶기 때문에 f와 m이 남성과 여성에 해당하고 n과 y가 "소다 소비"에 해당하는 다음 장난감 예제를 고안했습니다. > soda_gender f m n 0 5 y 5 0 분명히 이것은 과감한 단순화이지만 컨텍스트가 방해되는 것을 원하지 않았습니다. 여기서 나는 남자들이 음료수를 마시지 않고 여자들은 음료수를 마시고 …

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 

R 의 kernlab 패키지를 사용하여 일부 데이터를 분류하기위한 SVM을 작성하고 있습니다. SVM은 적절한 정확도의 '예측'을 제공한다는 점에서 훌륭하게 작동하지만 입력 변수 목록이 원하는 것보다 커서 다른 변수의 상대적 중요성에 대해 확신이 없습니다. 최고의 알고리즘 / 적합한 SVM을 생성하는 입력 변수의 하위 집합을 선택하기 위해 유전자 알고리즘을 구현하고 싶습니다. 이 GA …

9 r  machine-learning  svm  genetic-algorithms 

동등하게 작동 해야하는 유전자 알고리즘의 두 가지 구현이 있습니다. 그러나 해결할 수없는 기술적 제한으로 인해 동일한 입력이 주어지면 출력이 정확히 동일하지 않습니다. 여전히 중요한 성능 차이가 없음을 보여주고 싶습니다. 서로 다른 초기 난수 시드를 사용하여 두 알고리즘 각각에 대해 동일한 구성으로 20 개의 실행이 있습니다. 각 실행 및 세대 에 …

9 hypothesis-testing  genetic-algorithms