(Mistura gaussiano modelos de clustering)

Point cloud clustering with Gaussian Mixture Models.

Montagem de distribuição multivariada mistura Gaussian usando maximização de expectativa.

 

 

Clustering (K-Means e MeanShift)

Color clustering with K-Means and Meanshift.

MeanShift e K-Means para redução de cor (cor de clustering) em imagens digitais.

 

Consenso de amostra aleatória (RANSAC)

Robust linear regression estimation with RANSAC.

Demonstra como usar RANSAC robustamente caber uma regressão linear, evitando o impacto negativo de outliers nos dados de regressão.

 

Modelos de Markov ocultos

Demonstra como usar modelos de Markov ocultos (HMMs) e classificadores de seqüência de Markov para reconhecer seqüências de observações discretas.

 

 

Menos parcial Squares (PLS)

Demonstra como usar mínimos quadrados parciais para caber um (múltiplas e multivariada) modelo de regressão linear de dados de alta-dimensionalidade.

 

Análise de regressão linear e logística

Aplicativo de exemplo para a criação e montagem de modelos de regressão logística. Também se encaixa a um modelo de regressão linear múltipla para fins de comparação e realiza testes de qui-quadrado e calcula as estatísticas do Wald para os coeficientes de regressão logística.

 

Receptor característica (ROC) curvas de funcionamento

Aplicativo de exemplo que demonstram como criar e visualizar o receptor operacional as curvas característica de um dado conjunto de resultados de um teste ou um processo de classificação.

 

Riscos proporcionais de Cox

Como realizar a análise de sobrevivência, utilizando o modelo de riscos proporcionais de Cox para regressão e previsão de dados tempo-censurado.

 

Classificação de Bayes normal

O que é um classificador de Bayes Normal

Um classificador de Bayes Normal é também conhecido como classificador Naive Bayes.

Segundo a wikipedia

Um classificador de Bayes ingênua é um termo em lidar de estatísticas Bayesiana com um classificador probabilístico simples com base na aplicação do teorema de Bayes com suposições de independência forte (ingênuo). Um termo mais descritivo para o modelo de probabilidade subjacente seria "modelo de recurso independente".

Em termos simples, um classificador de Bayes ingénuo assume que a presença (ou ausência) de uma característica particular de uma classe está relacionada com a presença (ou ausência) de qualquer outro recurso. Por exemplo, uma fruta pode ser considerada uma maçã se é vermelho, redondo e cerca de 4" de diâmetro. Apesar destas características dependem da existência de outras características, um classificador de Bayes ingênua considera todas essas propriedades independentemente de contribuir para a probabilidade de que esta fruta é uma maçã.

Dependendo da natureza exata do modelo de probabilidade, naïve Bayes classificadores podem ser treinados muito eficiente em um ambiente de aprendizado supervisionado. Em muitas aplicações práticas, estimação de parâmetros para modelos de Bayes ingênua usa o método da máxima verossimilhança; em outras palavras, uma pode trabalhar com o modelo de Bayes ingénuo sem acreditar na probabilidade Bayesiana ou usar quaisquer métodos Bayesianos.

Apesar de sua concepção ingênua e suposições aparentemente mais simplificadas, classificadores de Bayes ingênua muitas vezes trabalham muito melhor em muitas situações complexas do mundo real do que se poderia esperar. Recentemente, a análise cuidadosa do problema de classificação Bayesiana mostrou que existem algumas razões teóricas para a eficácia aparentemente irracional do naïve Bayes classificadores. [1] uma vantagem do naïve Bayes classificador é que ele requer uma pequena quantidade de dados de treinamento para estimar os parâmetros (meios e variâncias das variáveis) necessários para a classificação. Porque as variáveis independentes são assumidas, só as variâncias das variáveis para cada classe precisa ser determinado e não a matriz de covariância inteira.

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K mais próximo de vizinhos

O que é um classificador de vizinhos mais próximos de K

Segundo a wikipedia,

Em reconhecimento de padrões, o algoritmo k-nearest vizinhos (k-NN) é um método de classificação de objetos com base em exemplos de treinamento mais próximos no espaço da característica. k-NN é um tipo de aprendizado baseado em instância, ou aprendizagem preguiçosa, onde a função é apenas aproximada localmente e toda a computação é adiada até a classificação. Ele também pode ser usado para regressão.

 

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SVM (Support Vector Machine

O que é uma máquina de vetor de suporte

Segundo a wikipedia,

Máquinas de vector de suporte (SVMs) são um conjunto de relacionados supervisionado aprendendo métodos usados para classificação e regressão. Exibindo dados de entrada como dois conjuntos de vetores em um espaço n-dimensional, um SVM construirá um hiperplano separação nesse espaço, o que maximiza a margem entre os dois conjuntos de dados. Para calcular a margem, são construídos dois cursos paralelos, um de cada lado do hiperplano a separação, que são "empurrado para cima contra" os dois conjuntos de dados. Intuitivamente, uma boa separação é conseguida o hiperplano que possui a maior distância para o vizinho datapoints de ambas as classes, desde que em geral, quanto maior a margem menor o erro da generalização do classificador.

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Expectativa-maximização

O que é um classificador Expectaion-maximização

Segundo a wikipedia,

Um algoritmo de expectativa-maximização (EM) é usado em estatística para encontrar as estimativas de máxima verossimilhança dos parâmetros em modelos probabilísticos, onde o modelo depende de variáveis latentes não observadas. É um método iterativo que alterna entre executar uma etapa de expectativa (E), que calcula uma expectativa da probabilidade de log com relação a actual estimativa da distribuição para as variáveis latentes e um passo de maximização (M), que calcula os parâmetros que maximize a probabilidade esperada de log encontrada na etapa E. Esses parâmetros são usados para determinar a distribuição das variáveis latentes na próxima etapa E.

 

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Simulação de redes neurais de costas-propagação

Isto é simples simulação da Rede Neural de costas-propagação


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Painel de GN - ferramenta de inteligência artificial

 

GA Dashboard é uma ferramenta de inteligência artificial para a aplicação de algoritmo genético e redes neurais artificiais na modelagem, predição, otimização e padrão de reconhecimentos. Com GN Dashboard pode resolver vários problemas de engenharia de regressão clássico e aproximação para problemas de transporte e localização programação lineares e outros problemas de aprendizagem com base em máquina. Fornecendo os algoritmos de aprendizagem GN painel usa um dados da pesquisa ou medidas experimentais para aprender sobre o problema. Os resultados dos algoritmos de aprendizagem são modelos analíticos que podem descrever ou prever o estado do problema, ou pode reconhecer o padrão. GN Dashboard é muito fácil de usar, mesmo se você não tiver nenhum conhecimento profundo de GA, GP ou ANN, você pode aplicar esses métodos para encontrar soluções. A ferramenta pode ser usada em qualquer tipo de processo de engenharia, que pode ser descrito com dados discretos, bem como na educação durante a ensinar os alunos sobre métodos evolutivos, principalmente GP e GA, também como máquina principalmente redes neurais artificiais de aprendizagem de modelagem.

 

 

O típico processo de modelagem com GN Dashboard pode ser descrito em 5 passos.

  1. Escolhendo o tipo de Solver: O primeiro passo é escolher o tipo do solver. Qual solver usará depende de sua intenção o que você quer fazer. Por exemplo, se você quiser fazer o modelo para a sua medição experimental você tem várias opções que dependem de dados experimentais e o método que você deseja usar. Em GN Dashboard, você pode usar programação genética ou redes neurais para modelação e previsão de dados experimentais. Mas isto não é estritamente separado como pode olhar sobre o fluxograma abaixo. Isso significa que você pode o usuário de redes neurais para a previsão, mas algoritmo de treinamento pode ser baseado em algoritmo genético ou algoritmo Particle Swarm Optimization ou propagação de volta.
  2. Carregamento de dados experimentais: GN painel usa a ferramenta poderosa para a importação de seus dados experimentais independentemente do tipo de dados. Você pode importar seus dados numéricos, binário ou classificação. GN Dashboard pode automaticamente definir classes, ou formato de dados numéricos com flutuante ou vírgula separaram valores decimais.
  3. Definindo parâmetros de aprendizagem. Depois de dados são carregados e preparados com êxito, você tem que definir parâmetros para o método selecionado. Provedores de GN Dashboard vários parâmetros para cada método, então você pode definir parâmetros que podem fornece e gera o melhor modelo de saída.
  4. Em busca da solução: GN Dashboard fornece visualização da solução de busca para que você pode monitorar visualmente a como painel de GN encontra melhor solução como aumento do número de iteração. Se você fornecer dados para testar o modelo calculado, você também pode ver simulação de previsão.
  5. Salvando e exportando os resultados: GN Dashboard fornece várias opções que você pode escolher ao exportar sua solução. Você pode exportar a sua solução em arquivo de texto ou Excel, bem como em linguagens de programação Wolfram Mathematica ou R.

 

Como pode ser visto que, trabalhando em GN Dashboard segue os mesmos procedimentos, independentemente do tipo de problema. Isso significa que você tem o mesmo conjunto de passos quando modelagem com programação genética ou redes neurais. Na verdade, GN Dashboard contém o mesmo conjunto de caixas de diálogo de entrada quando você tentar resolver o problema do caixeiro com algoritmo genético ou se você tentar resolver o reconhecimento de escrita, usando redes neurais Backpropagation. Todos os algoritmos de aprendizagem dentro de painel de GN compartilham a mesma interface do usuário.

 

Além de parâmetros específicos para o algoritmo de aprendizagem, GN Dashboard fornece o conjunto de parâmetros que controle a maneira de como o processo de iteração deve encerra, bem como a forma como o processo de iteração deve ser processado por meio de paralelização para usar os processadores de múltiplos núcleos. Durante o problema procurando registros GN Dashboard a história, então você pode ver quando encontra-se a melhor solução, quanto tempo passa desde o último início de processo de iteração, ou quanto tempo permanecem terminar executando o processo de iteração.

Devido ao fato de que o GP é o método que requer muito tempo de processamento, GN Dashboard fornece paralelização, que acelerar o processo de busca. Habilitar ou desabilitar o processamento de paralelização é apenas um clique do botão.

 

 

Cinemática de sistemas-intersegmentares

Denavit-Hartenberg forward kinematics sample application.

Demonstra como usar parâmetros de sistemas-intersegmentares e equações para cadeias de modelo cinemático.

 

Levenberg-Marquardt

Levenberg-Marquardt algorithm for Approximation, Time Series, and the XOR problems.

Demonstrando o uso de aplicativos de Neuro para trabalhar com Levenberg-Marquardt, em vez de retropropagação. Inclui soluções para aproximação, previsão de séries temporais e a exclusiva- ou (XOR) problema usando redes neurais, treinadas por Levenberg-Marquardt.

 

 

 

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