Scienza del computer machine-learning

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Un classificatore di testo che spiega le sue decisioni

Sto costruendo un classificatore di testo per frasi brevi. Oltre a dire all'utente "la categoria del testo che hai inserito è C", voglio essere in grado di spiegare perché ho preso questa decisione, in modo breve e comprensibile. Ad esempio, non voglio dire all'utente "Ho inserito la tua frase in …

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Metodi non parametrici come K-Neighbour-Neighbors in High Feature Dimensional Feature Space

L'idea principale di k-più vicino-prossimo tiene conto dei punti più vicini e decide la classificazione dei dati a maggioranza dei voti. In tal caso, non dovrebbe avere problemi nei dati di dimensione superiore perché metodi come l' hashing sensibile alla località possono trovare in modo efficiente i vicini più vicini.kkk …

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Inferenza dei tipi di perfezionamento

Al lavoro mi è stato assegnato il compito di dedurre alcune informazioni sul tipo di un linguaggio dinamico. Riscrivo sequenze di affermazioni in letespressioni nidificate , in questo modo: return x; Z => x var x; Z => let x = undefined in Z x = y; Z => let …

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

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Il più piccolo DFA che accetta determinate stringhe e rifiuta altre stringhe date

Dati due insiemi di stringhe sull'alfabeto Σ , possiamo calcolare il più piccolo automa deterministico a stati finiti (DFA) M tale che A ⊆ L ( M ) e L ( M ) ⊆ Σ ∗ ∖ B ?A , BUN,BA,BΣΣ\SigmaMMMA ⊆ L ( M)UN⊆L(M)A \subseteq L(M)L ( M) ⊆ …

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La programmazione genetica è rilevante oggi?

La mia principale preoccupazione è se la programmazione genetica sia un campo di ricerca attivo, con alcune applicazioni promettenti in pratica. Sembra che nel campo dell'apprendimento automatico, le reti neurali siano la parola d'ordine principale, con menzioni nelle notizie mainstream oggi, ma non ho mai sentito parlare di una simile …

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Implementazione di Naive Bayes

Sto implementando un algoritmo Naive Bayes per la categorizzazione del testo con il livellamento di Laplacian. Il problema che sto riscontrando è che la probabilità si avvicina allo zero perché sto moltiplicando molte piccole frazioni. Pertanto, la probabilità alla fine produce zero. Questo perché ci sono diverse parole nei documenti …

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Reti neurali artificiali in evoluzione per la risoluzione dei problemi NP

Di recente ho letto un post di blog davvero interessante dal blog di ricerca di Google che parla della rete neurale. Fondamentalmente usano queste reti neurali per risolvere vari problemi come il riconoscimento delle immagini. Usano algoritmi genetici per "evolvere" i pesi degli assoni. Quindi sostanzialmente la mia idea è …

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Quale classificatore è più preciso per una classificazione SVM?

Sto imparando la classificazione SVM e ho riscontrato un problema. Non sono sicuro che questo dilemma abbia una sua terminologia. Supponiamo che vorremmo classificare il paziente per SVM dati i campioni di persone sane (di entrambi i sessi) e persone con cancro al fegato (di entrambi i sessi). Se etichettiamo …

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Come classifico il mio problema di ottimizzazione dell'input dell'emulatore e con quale algoritmo dovrei affrontarlo?

A causa della natura della domanda, devo includere molte informazioni di base (perché la mia domanda è: come posso restringerla?) Detto questo, può essere sintetizzata (per quanto ne so) Quali metodi esistono per trovare gli ottimum locali su spazi di ricerca combinatoria estremamente ampi? sfondo Nella comunità di superplay assistiti …

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Predizione della sequenza pseudo-casuale

Disclaimer: sono un biologo, mi dispiace per (forse) una domanda di base formulata in termini così rozzi. Non sono sicuro se dovrei porre questa domanda qui o su DS / SC, ma CS è il più grande di tre, quindi ecco qui. (Dopo che ho pubblicato, mi è venuto in …

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Clausola di conflitto guidata Chiarimento del backtracking di apprendimento

Sulla pagina di Wikipedia qui descrive abbastanza bene l'algoritmo CDCL (e sembra che le foto siano state prese da diapositive create da Sharad Malik a Princeton). Tuttavia, quando si descrive come tornare indietro tutto ciò che dice è "al punto appropriato". MiniSAT utilizza anche una variante dell'algoritmo CDCL, quindi ho …

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Come funziona il termine momentum per l'algoritmo di backpropagation?

Quando si aggiornano i pesi di una rete neurale usando l'algoritmo di backpropagation con un termine di momentum, il tasso di apprendimento dovrebbe essere applicato anche al termine di momentum? La maggior parte delle informazioni che ho potuto trovare sull'uso della quantità di moto hanno le equazioni simili a queste: …

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Perché i pesi delle reti neurali sono inizializzati con numeri casuali?

Perché i pesi iniziali delle reti neurali sono inizializzati come numeri casuali? Avevo letto da qualche parte che questo è fatto per "rompere la simmetria" e questo fa sì che la rete neurale impari più velocemente. In che modo rompere la simmetria rende l'apprendimento più veloce? Inizializzare i pesi su …

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Trucco di kernel, per reti neurali

Ho imparato a conoscere reti neurali e SVM. I tutorial che ho letto hanno sottolineato l'importanza della kernelizzazione, per gli SVM. Senza una funzione del kernel, le SVM sono solo un classificatore lineare. Con la kernelizzazione, le SVM possono anche incorporare funzionalità non lineari, il che le rende un classificatore …

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Cosa stava succedendo prima dell'apprendimento PAC

Sto studiando l'apprendimento PAC (teoria dell'apprendimento computazionale) come un principiante senza alcuna conoscenza precedente di machine learning / AI. Sto studiando il modello principalmente da un punto di vista storico. Per questo, le cose più importanti sono ovviamente i risultati basati sul modello. Ci sono abbastanza documenti là fuori che …

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