Метанавчання для вибору найкращих алгоритмів причинно-наслідкового виявлення Senfuma,
- Час доставки: 7-10 днів
- Стан товару: новий
- Доступна кількість: 10
Покупая «Метаобучение для выбора лучших алгоритмов причинно-следственной связи Сенфума,», вы получите заказываемую вещь из каталога «E-бизнес» в срок 5-7 дней после оплаты. Товар будет доставлен из Европы, проверен на целостность, иметь европейское качество.
Метанавчання для вибору найкращих алгоритмів причинного виявлення
- Автор: Сенфума, Вільям
- Видавництво: LAP LAMBERT Academic Publishing
- Дата випуску : 2016-08-08
- Кількість сторінок: 64
- Розміри: 15 x 0,4 x 22
- Мова: Англійська: Опубліковано; англійська: мова оригіналу; Англійська
- ISBN: 9783659935107
Вибір найкращого алгоритму причинно-наслідкового виявлення для будь-якого нового набору даних є складним і тривалим процесом, оскільки він вимагає від дослідника попередніх знань про існуючі стандартні алгоритми вивчення структури. Це дослідження запропонувало новий підхід метанавчання до цієї проблеми. Метанавчання стосується вивчення алгоритмів навчання, де різні типи метаданих, наприклад властивості проблеми навчання, показники ефективності різних алгоритмів і попередні шаблони, отримані з даних, використовуються для вибору найкращого або комбінації алгоритмів навчання для ефективно вирішувати поставлену навчальну проблему. Декількома байєсівськими мережами в літературі маніпулювали, відбирали для створення тисяч наборів даних, і з кожної витягували специфічні функції для метанавчання. Три стандартні алгоритми навчання структури були запущені на кожному зі згенерованих наборів даних, щоб виявити основні причинно-наслідкові мережі, і їх продуктивність була оцінена. За допомогою наших нових методів ми змогли запровадити інструмент для генерації багатьох причинно-наслідкових моделей, вибірки багатьох наборів даних із кожної моделі та згодом визначити найкращі або комбіновані алгоритми для нових наборів даних за допомогою метанавчання.