Symbolischer Algorithmus zur Rückkehr zum Ursprung
Der symbolische Regressionsalgorithmus ist ein maschineller Lernalgorithmus, der automatisch mathematische Modelle erstellt. Sein Hauptziel besteht darin, den Wert der Ausgabevariablen vorherzusagen, indem die funktionale Beziehung zwischen den Variablen in den Eingabedaten analysiert wird. Dieser Algorithmus kombiniert die Ideen genetischer Algorithmen und evolutionärer Strategien, um die Genauigkeit des Modells durch zufälliges Generieren und Kombinieren mathematischer Ausdrücke schrittweise zu verbessern. Durch die kontinuierliche Optimierung des Modells können symbolische Regressionsalgorithmen uns helfen, komplexe Datenbeziehungen besser zu verstehen und vorherzusagen.
Der Prozess des symbolischen Regressionsalgorithmus ist wie folgt:
1. Definitionsproblem: Bestimmen Sie die Eingabevariablen und Ausgabevariablen.
2. Initialisieren Sie die Grundgesamtheit: Generieren Sie zufällig eine Reihe mathematischer Ausdrücke als Grundgesamtheit.
Fitness bewerten: Verwenden Sie den mathematischen Ausdruck jedes Einzelnen, um die Daten im Trainingssatz vorherzusagen, und berechnen Sie den Fehler zwischen dem vorhergesagten Wert und dem tatsächlichen Wert als Fitness.
4. Auswahl: Wählen Sie basierend auf der Fitness einen Teil der Personen als Eltern der nächsten Generation aus.
5. Crossover: Kombinieren Sie zufällig die mathematischen Ausdrücke der Eltern, um Nachkommen zu generieren.
6. Mutation: Ändern Sie zufällig die mathematischen Ausdrücke von Nachkommen und führen Sie einige neue Elemente ein.
Fitness bewerten: Verwenden Sie mathematische Ausdrücke einer neuen Generation von Personen, um die Daten im Trainingssatz vorherzusagen, und berechnen Sie den Fehler zwischen dem vorhergesagten Wert und dem tatsächlichen Wert als Fitness.
8. Beurteilung der Beendigung: Wenn die voreingestellten Beendigungsbedingungen erreicht sind, endet der Algorithmus, andernfalls kehren Sie zu Schritt 4 zurück.
9. Ausgabeergebnisse: Wählen Sie die Person mit der besten Fitness als endgültiges Modell aus, um die Daten im Testsatz vorherzusagen.
Der Vorteil des symbolischen Regressionsalgorithmus besteht darin, dass er nichtlineare und hochdimensionale Daten verarbeiten kann, keine manuelle Auswahl von Merkmalen und Funktionsformen erfordert und über hohe Automatisierungs- und Generalisierungsfähigkeiten verfügt.
Grundprinzipien des symbolischen Regressionsalgorithmus
Durch den obigen Prozess können Sie erkennen, dass der symbolische Regressionsalgorithmus ein Algorithmus ist, der symbolische Ableitungsmethoden verwendet, um automatisch mathematische Modelle zu entdecken. Das Grundprinzip besteht darin, die Genauigkeit des Modells durch kontinuierliche Zufallsgenerierung, Überkreuzung und Mutation mathematischer Ausdrücke schrittweise zu optimieren. Durch Iteration über die Zeit kann der symbolische Regressionsalgorithmus einen Ausdruck ermitteln, der am besten zu den Trainingsdaten passt und zur Vorhersage der Testdaten verwendet werden kann.
Welche Arten symbolischer Regressionsalgorithmen gibt es?
Symbolische Regressionsalgorithmen werden hauptsächlich in die folgenden Typen unterteilt:
Symbolischer Regressionsalgorithmus basierend auf genetischen Algorithmen
Der genetische Algorithmus ist einer der am häufigsten verwendeten Optimierungsalgorithmen für symbolische Regressionsalgorithmen . Es erzeugt neue Individuen durch Crossover- und Mutationsoperationen und wählt hervorragende Individuen für die Evolution durch die Bewertung der Fitness aus. Dieser Algorithmus kann nichtlineare Beziehungen zwischen Daten automatisch erkennen.
Symbolischer Regressionsalgorithmus basierend auf einer evolutionären Strategie
Evolutionäre Strategie ist ein Algorithmus, der mathematische Funktionen durch iterative Suche optimiert. Es wählt zufällig einige Lösungen aus und generiert durch Mutations- und Auswahloperationen neue Lösungen. Dieser Algorithmus kann automatisch Beziehungen in hochdimensionalen, nichtlinearen und verrauschten Daten erkennen.
Symbolischer Regressionsalgorithmus basierend auf genetischer Programmierung
Genetische Programmierung ist ein Algorithmus, der mathematische Funktionen durch genetische Algorithmen optimiert. Es behandelt eine mathematische Funktion als Planungsproblem und nutzt genetische Algorithmen, um nach optimalen Lösungen zu suchen. Dieser Algorithmus kann komplexe Beziehungen zwischen Daten automatisch erkennen.
Symbolischer Regressionsalgorithmus basierend auf simuliertem Glühen
Simuliertes Glühen ist ein Algorithmus, der nach der optimalen Lösung sucht, indem er den physikalischen Glühprozess simuliert. Es vermeidet, in lokal optimale Lösungen zu geraten, indem neue Lösungen zufällig ausgewählt werden und minderwertige Lösungen mit einer bestimmten Wahrscheinlichkeit akzeptiert werden. Dieser Algorithmus kann automatisch Beziehungen in nichtlinearen und verrauschten Daten erkennen.
Symbolischer Regressionsalgorithmus basierend auf Partikelschwarmoptimierung
Partikelschwarmoptimierung ist ein Algorithmus, der nach der optimalen Lösung sucht, indem er den Nahrungssucheprozess eines Vogelschwarms simuliert. Es vermeidet, in lokale Optima zu verfallen, indem neue Lösungen zufällig ausgewählt und die Suchrichtung basierend auf früheren Erfahrungen angepasst wird. Dieser Algorithmus kann Beziehungen in hochdimensionalen Daten automatisch erkennen, erfordert jedoch eine geeignete Auswahl von Parametern, um optimale Ergebnisse zu erzielen.
Symbolischer Regressionsalgorithmus basierend auf einem künstlichen Immunalgorithmus
Der künstliche Immunalgorithmus ist ein Algorithmus, der nach der optimalen Lösung sucht, indem er das menschliche Immunsystem simuliert. Es vermeidet, in lokale Optima zu verfallen, indem neue Lösungen zufällig ausgewählt und die Suchrichtung basierend auf früheren Erfahrungen und dem Immungedächtnis angepasst werden. Dieser Algorithmus kann automatisch Beziehungen in nichtlinearen und verrauschten Daten erkennen.
Diese Algorithmen können alle zur Lösung symbolischer Regressionsprobleme verwendet werden. Jeder Algorithmus hat seine Vorteile und seinen Anwendungsbereich. Abhängig von den Merkmalen und Anforderungen des Problems kann ein geeigneter symbolischer Regressionsalgorithmus zur Lösung ausgewählt werden.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonSymbolischer Algorithmus zur Rückkehr zum Ursprung. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!
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Bei der Bildanmerkung handelt es sich um das Verknüpfen von Beschriftungen oder beschreibenden Informationen mit Bildern, um dem Bildinhalt eine tiefere Bedeutung und Erklärung zu verleihen. Dieser Prozess ist entscheidend für maschinelles Lernen, das dabei hilft, Sehmodelle zu trainieren, um einzelne Elemente in Bildern genauer zu identifizieren. Durch das Hinzufügen von Anmerkungen zu Bildern kann der Computer die Semantik und den Kontext hinter den Bildern verstehen und so den Bildinhalt besser verstehen und analysieren. Die Bildanmerkung hat ein breites Anwendungsspektrum und deckt viele Bereiche ab, z. B. Computer Vision, Verarbeitung natürlicher Sprache und Diagramm-Vision-Modelle. Sie verfügt über ein breites Anwendungsspektrum, z. B. zur Unterstützung von Fahrzeugen bei der Identifizierung von Hindernissen auf der Straße und bei der Erkennung und Diagnose von Krankheiten durch medizinische Bilderkennung. In diesem Artikel werden hauptsächlich einige bessere Open-Source- und kostenlose Bildanmerkungstools empfohlen. 1.Makesens
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Laienhaft ausgedrückt ist ein Modell für maschinelles Lernen eine mathematische Funktion, die Eingabedaten einer vorhergesagten Ausgabe zuordnet. Genauer gesagt ist ein Modell für maschinelles Lernen eine mathematische Funktion, die Modellparameter anpasst, indem sie aus Trainingsdaten lernt, um den Fehler zwischen der vorhergesagten Ausgabe und der wahren Bezeichnung zu minimieren. Beim maschinellen Lernen gibt es viele Modelle, z. B. logistische Regressionsmodelle, Entscheidungsbaummodelle, Support-Vektor-Maschinenmodelle usw. Jedes Modell verfügt über seine anwendbaren Datentypen und Problemtypen. Gleichzeitig gibt es viele Gemeinsamkeiten zwischen verschiedenen Modellen oder es gibt einen verborgenen Weg für die Modellentwicklung. Am Beispiel des konnektionistischen Perzeptrons können wir es durch Erhöhen der Anzahl verborgener Schichten des Perzeptrons in ein tiefes neuronales Netzwerk umwandeln. Wenn dem Perzeptron eine Kernelfunktion hinzugefügt wird, kann es in eine SVM umgewandelt werden. Dieses hier
Die Entwicklung der künstlichen Intelligenz in der Weltraumforschung und der Siedlungstechnik
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In den 1950er Jahren wurde die künstliche Intelligenz (KI) geboren. Damals entdeckten Forscher, dass Maschinen menschenähnliche Aufgaben wie das Denken ausführen können. Später, in den 1960er Jahren, finanzierte das US-Verteidigungsministerium künstliche Intelligenz und richtete Labore für die weitere Entwicklung ein. Forscher finden Anwendungen für künstliche Intelligenz in vielen Bereichen, etwa bei der Erforschung des Weltraums und beim Überleben in extremen Umgebungen. Unter Weltraumforschung versteht man die Erforschung des Universums, das das gesamte Universum außerhalb der Erde umfasst. Der Weltraum wird als extreme Umgebung eingestuft, da sich seine Bedingungen von denen auf der Erde unterscheiden. Um im Weltraum zu überleben, müssen viele Faktoren berücksichtigt und Vorkehrungen getroffen werden. Wissenschaftler und Forscher glauben, dass die Erforschung des Weltraums und das Verständnis des aktuellen Zustands aller Dinge dazu beitragen können, die Funktionsweise des Universums zu verstehen und sich auf mögliche Umweltkrisen vorzubereiten
Implementierung von Algorithmen für maschinelles Lernen in C++: Häufige Herausforderungen und Lösungen
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Zu den häufigsten Herausforderungen, mit denen Algorithmen für maschinelles Lernen in C++ konfrontiert sind, gehören Speicherverwaltung, Multithreading, Leistungsoptimierung und Wartbarkeit. Zu den Lösungen gehören die Verwendung intelligenter Zeiger, moderner Threading-Bibliotheken, SIMD-Anweisungen und Bibliotheken von Drittanbietern sowie die Einhaltung von Codierungsstilrichtlinien und die Verwendung von Automatisierungstools. Praktische Fälle zeigen, wie man die Eigen-Bibliothek nutzt, um lineare Regressionsalgorithmen zu implementieren, den Speicher effektiv zu verwalten und leistungsstarke Matrixoperationen zu nutzen.
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Maschinelles Lernen ist ein wichtiger Zweig der künstlichen Intelligenz, der Computern die Möglichkeit gibt, aus Daten zu lernen und ihre Fähigkeiten zu verbessern, ohne explizit programmiert zu werden. Maschinelles Lernen hat ein breites Anwendungsspektrum in verschiedenen Bereichen, von der Bilderkennung und der Verarbeitung natürlicher Sprache bis hin zu Empfehlungssystemen und Betrugserkennung, und es verändert unsere Lebensweise. Im Bereich des maschinellen Lernens gibt es viele verschiedene Methoden und Theorien, von denen die fünf einflussreichsten Methoden als „Fünf Schulen des maschinellen Lernens“ bezeichnet werden. Die fünf Hauptschulen sind die symbolische Schule, die konnektionistische Schule, die evolutionäre Schule, die Bayes'sche Schule und die Analogieschule. 1. Der Symbolismus, auch Symbolismus genannt, betont die Verwendung von Symbolen zum logischen Denken und zum Ausdruck von Wissen. Diese Denkrichtung glaubt, dass Lernen ein Prozess der umgekehrten Schlussfolgerung durch das Vorhandene ist
Erklärbare KI: Erklären komplexer KI/ML-Modelle
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