Perguntas com a marcação «machine-learning»

Estou construindo um categorizador de texto para frases curtas. Além de dizer ao usuário "a categoria do texto digitado é C", quero poder explicar por que tomei essa decisão, de uma maneira curta e compreensível. Por exemplo, não quero dizer ao usuário "Coloquei sua frase em uma complexa rede neural …

11 machine-learning  classification 

No trabalho, fui encarregado de deduzir algumas informações de tipo sobre uma linguagem dinâmica. Reescrevo seqüências de instruções em letexpressões aninhadas , da seguinte maneira: return x; Z => x var x; Z => let x = undefined in Z x = y; Z => let x = y in …

11 programming-languages  logic  type-theory  type-inference  machine-learning  data-mining  clustering  order-theory  reference-request  information-theory  entropy  algorithms  algorithm-analysis  space-complexity  lower-bounds  formal-languages  computability  formal-grammars  context-free  parsing  complexity-theory  time-complexity  terminology  turing-machines  nondeterminism  programming-languages  semantics  operational-semantics  complexity-theory  time-complexity  complexity-theory  reference-request  turing-machines  machine-models  simulation  graphs  probability-theory  data-structures  terminology  distributed-systems  hash-tables  history  terminology  programming-languages  meta-programming  terminology  formal-grammars  compilers  algorithms  search-algorithms  formal-languages  regular-languages  complexity-theory  satisfiability  sat-solvers  factoring  algorithms  randomized-algorithms  streaming-algorithm  in-place  algorithms  numerical-analysis  regular-languages  automata  finite-automata  regular-expressions  algorithms  data-structures  efficiency  coding-theory  algorithms  graph-theory  reference-request  education  books  formal-languages  context-free  proof-techniques  algorithms  graph-theory  greedy-algorithms  matroids  complexity-theory  graph-theory  np-complete  intuition  complexity-theory  np-complete  traveling-salesman  algorithms  graphs  probabilistic-algorithms  weighted-graphs  data-structures  time-complexity  priority-queues  computability  turing-machines  automata  pushdown-automata  algorithms  graphs  binary-trees  algorithms  algorithm-analysis  spanning-trees  terminology  asymptotics  landau-notation  algorithms  graph-theory  network-flow  terminology  computability  undecidability  rice-theorem  algorithms  data-structures  computational-geometry 

A idéia principal de k-vizinho mais próximo leva em conta os pontos mais próximos e decide a classificação dos dados por maioria de votos. Nesse caso, não deve haver problemas nos dados dimensionais mais altos, porque métodos como o hash sensível à localidade podem encontrar com eficiência os vizinhos mais …

11 machine-learning  artificial-intelligence 

Dado dois conjuntos de cadeias sobre o alfabeto Σ , podemos calcular o menor autômato de estado finito determinístico (DFA) M de modo que A ⊆ L ( M ) e L ( M ) ⊆ Σ ∗ ∖ B ?A , BA,BA,BΣΣ\SigmaMMMA ⊆ L ( M)UMA⊆eu(M)A \subseteq L(M)L ( …

11 regular-languages  automata  finite-automata  machine-learning 

Minha principal preocupação é se a programação genética é um campo ativo de pesquisa, com algumas aplicações promissoras na prática. Parece que no campo do aprendizado de máquina, as redes neurais são a principal palavra da moda, com menções nas principais notícias de hoje, mas nunca ouvi falar de "história …

10 machine-learning  evolutionary-computing 

Estou implementando um algoritmo Naive Bayes para categorização de texto com suavização de Laplacian. O problema que estou tendo é que a probabilidade se aproxima de zero porque estou multiplicando muitas frações pequenas. Portanto, a probabilidade acaba rendendo zero. Isso ocorre porque há várias palavras nos documentos e nos conjuntos …

10 machine-learning  natural-language-processing  floating-point  numerical-algorithms 

Recentemente, li uma entrada de blog muito interessante no Blog de Pesquisa do Google falando sobre rede neural. Basicamente, eles usam essas redes neurais para resolver vários problemas, como reconhecimento de imagem. Eles usam algoritmos genéticos para "evoluir" os pesos dos axônios. Então, basicamente, minha ideia é a seguinte. Se …

10 machine-learning  np  neural-networks  p-vs-np  genetic-algorithms 

Estou aprendendo a classificação SVM e encontro um problema. Não tenho certeza se esse dilema tem uma terminologia para ele. Suponha que gostaríamos de classificar os pacientes por SVM, considerando as amostras de pessoas saudáveis ​​(de ambos os sexos) e pessoas com câncer de fígado (de ambos os sexos). Se …

10 machine-learning 

Devido à natureza da pergunta, tenho que incluir muitas informações básicas (porque minha pergunta é: como restringir isso?) Dito isso, ele pode ser resumido (da melhor maneira possível) como: Quais métodos existem para encontrar ótimos locais em espaços de pesquisa combinatória extremamente grandes? fundo Na comunidade de super-jogos assistida por …

10 reference-request  machine-learning  combinatorics  optimization  search-problem 

Disclaimer: Eu sou um biólogo, desculpe-me pela (talvez) pergunta básica formulada em termos tão grosseiros. Não tenho certeza se devo fazer essa pergunta aqui ou no DS / SC, mas o CS é o maior de três, então aqui vai. (Depois que postei, ocorreu-me que o Validado Cruzado pode ser …

9 machine-learning  probability-theory 

Na página da Wikipedia aqui, ele descreve muito bem o algoritmo CDCL (e parece que as fotos foram tiradas de slides criados por Sharad Malik em Princeton). No entanto, ao descrever como voltar atrás, tudo o que diz é "até o ponto apropriado". O MiniSAT também usa uma variante do …

9 machine-learning  satisfiability  sat-solvers  backtracking 

Ao atualizar os pesos de uma rede neural usando o algoritmo de retropropagação com um termo de momento, a taxa de aprendizado também deve ser aplicada ao termo de momento? A maioria das informações que pude encontrar sobre o uso do momento tem as equações parecidas com esta: W′Eu= WEu- …

9 machine-learning  neural-networks 

Eu tenho aprendido sobre redes neurais e SVMs. Os tutoriais que li enfatizaram a importância da kernelização para os SVMs. Sem uma função do kernel, os SVMs são apenas um classificador linear. Com a kernelização, os SVMs também podem incorporar recursos não lineares, o que os torna um classificador mais …

9 machine-learning  artificial-intelligence  neural-networks 

Por que os pesos iniciais das redes neurais são inicializados como números aleatórios? Eu tinha lido em algum lugar que isso é feito para "quebrar a simetria" e isso faz a rede neural aprender mais rápido. Como quebrar a simetria faz com que ela aprenda mais rápido? Será que inicializar …

9 machine-learning  artificial-intelligence  neural-networks 

Eu tenho uma consulta complexa usada para pesquisar um conjunto de dados para encontrar . Cada consulta leva em média o tempo portanto o tempo total na pesquisa linear é. Posso dividir uma consulta em subconsultas mais simples q_i e encontrar e onde . Cada subconsulta é muito mais rápida …

9 algorithms  optimization  machine-learning  greedy-algorithms  databases