Preguntas etiquetadas con machine-learning

Preguntas sobre algoritmos informáticos que descubren automáticamente patrones en los datos y toman buenas decisiones en función de ellos.

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Selección de características de árbol de decisión de longitud fija para minimizar el rendimiento promedio de búsqueda
Tengo una consulta compleja QQQ utilizada para buscar un conjunto de datos SSS para encontrar Hexact={s∈S∣where Q(s) is True}Hexact={s∈S∣where Q(s) is True}H_\text{exact} = \{s \in S \mid \text{where $Q(s)$ is True}\} . Cada consulta toma un tiempo promedio por lo que el tiempo total en la búsqueda lineal es. Puedo …
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Expresividad de las expresiones regulares modernas.
Recientemente hablé con un amigo sobre un sitio web que propuso desafíos de expresiones regulares, principalmente haciendo coincidir un grupo de palabras con una propiedad especial. Estaba buscando una expresión regular que coincida con cadenas como ||||||||donde el número |es primo. Inmediatamente le dije que eso nunca funcionaría porque si …
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Dinámica de aprendizaje
Recientemente aprendí sobre Q-learning, una técnica de aprendizaje de refuerzo que estima directamente el valor esperado de tomar una acción en un estado. Me pregunto si existen técnicas para hacer "aprendizaje dinámico", para estimar la dinámica de un sistema. Un agente de "aprendizaje dinámico" podría elegir acciones que lo ayuden …
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Definición del modelo de aprendizaje PAC
El modelo de aprendizaje probablemente aproximadamente correcto (PAC) se define como: Se dice que una clase de concepto puede aprenderse con PAC si existe un algoritmo y una función polinómica tal que para cualquier ε> 0 y δ> 0 , para todas las distribuciones D en X y para cualquier …
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Entradas de cadena en Machine Learning
Varios algoritmos populares de aprendizaje automático, como la regresión logística o las redes neuronales, requieren que sus entradas sean numéricas. Lo que me interesa es cómo hacer que estos algoritmos funcionen en entradas no numéricas (como cadenas cortas). Como ejemplo, supongamos que estamos creando un sistema de clasificación de correo …
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Adaptar la red neuronal
En algunas ocasiones he entrenado redes neuronales (redes de propagación hacia atrás) con algunos conjuntos de datos bastante complicados (posiciones de backgammon y OCR). Al hacer esto, parece que gran parte del trabajo implica probar diferentes configuraciones de las redes, para encontrar la configuración óptima para el aprendizaje. A menudo …
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