Algoritma simbolik untuk kembali ke asal

Algoritma regresi simbolik ialah algoritma pembelajaran mesin yang membina model matematik secara automatik. Matlamat utamanya adalah untuk meramalkan nilai pembolehubah keluaran dengan menganalisis hubungan fungsi antara pembolehubah dalam data input. Algoritma ini menggabungkan idea-idea algoritma genetik dan strategi evolusi untuk meningkatkan ketepatan model secara beransur-ansur dengan menjana dan menggabungkan ungkapan matematik secara rawak. Dengan terus mengoptimumkan model, algoritma regresi simbolik boleh membantu kami memahami dan meramalkan hubungan data yang kompleks dengan lebih baik.

Proses algoritma regresi simbolik adalah seperti berikut:

1. Definisi masalah: tentukan pembolehubah input dan pembolehubah output.

2 Mulakan populasi: Menjana satu set ungkapan matematik sebagai populasi secara rawak.

Nilai kecergasan: Gunakan ungkapan matematik setiap individu untuk meramal data dalam set latihan dan mengira ralat antara nilai ramalan dan nilai sebenar sebagai kecergasan.

4 Pemilihan: Berdasarkan kecergasan, pilih sebahagian daripada individu sebagai ibu bapa generasi akan datang.

5 Crossover: Gabungkan secara rawak ungkapan matematik individu induk untuk menjana individu keturunan.

6 Mutasi: Ubah suai secara rawak ungkapan matematik individu keturunan dan perkenalkan beberapa elemen baharu.

Nilai kecergasan: Gunakan ungkapan matematik generasi baharu individu untuk meramal data dalam set latihan dan mengira ralat antara nilai ramalan dan nilai sebenar sebagai kecergasan.

8 Penghakiman penamatan: Jika syarat penamatan pratetap tercapai, algoritma tamat jika tidak, kembali ke langkah 4.

9 Keputusan keluaran: Pilih individu yang mempunyai kecergasan terbaik sebagai model akhir untuk meramalkan data dalam set ujian.

Kelebihan algoritma regresi simbolik ialah ia boleh mengendalikan data bukan linear dan berdimensi tinggi, tidak memerlukan pemilihan ciri dan bentuk berfungsi secara manual, serta mempunyai keupayaan automasi dan generalisasi yang tinggi.

Prinsip asas algoritma regresi simbolik

Melalui proses di atas, anda boleh mengetahui bahawa algoritma regresi simbolik ialah algoritma yang menggunakan kaedah terbitan berasaskan simbol untuk menemui model matematik secara automatik. Prinsip asas adalah untuk mengoptimumkan ketepatan model secara beransur-ansur melalui penjanaan rawak berterusan, silang dan mutasi ungkapan matematik. Dengan melelaran dari semasa ke semasa, algoritma regresi simbolik boleh menemui ungkapan yang paling sesuai dengan data latihan dan boleh digunakan untuk meramalkan data ujian.

Apakah jenis algoritma regresi simbolik? . Ia menjana individu baharu melalui operasi silang dan mutasi, dan memilih individu yang cemerlang untuk evolusi dengan menilai kecergasan. Algoritma ini secara automatik boleh menemui hubungan bukan linear antara data.

Algoritma regresi simbolik berdasarkan strategi evolusi

Strategi evolusi ialah algoritma yang mengoptimumkan fungsi matematik melalui carian berulang. Ia secara rawak memilih beberapa penyelesaian dan menjana penyelesaian baharu melalui mutasi dan operasi pemilihan. Algoritma ini secara automatik boleh menemui perhubungan dalam data berdimensi tinggi, bukan linear dan bising.

Algoritma regresi simbolik berdasarkan pengaturcaraan genetik

Pengaturcaraan genetik ialah algoritma yang mengoptimumkan fungsi matematik melalui algoritma genetik. Ia menganggap fungsi matematik sebagai masalah perancangan dan menggunakan algoritma genetik untuk mencari penyelesaian yang optimum. Algoritma ini secara automatik boleh menemui hubungan kompleks antara data.

Algoritma regresi simbolik berdasarkan penyepuhlindapan simulasi

Penyepuhlindapan simulasi ialah algoritma yang mencari penyelesaian optimum dengan mensimulasikan proses penyepuhlindapan fizikal. Ia mengelak daripada jatuh ke dalam penyelesaian optimum tempatan dengan memilih penyelesaian baharu secara rawak dan menerima penyelesaian yang lebih rendah dengan kebarangkalian tertentu. Algoritma ini secara automatik boleh menemui perhubungan dalam data tak linear dan bising.

Algoritma regresi simbolik berdasarkan pengoptimuman kawanan zarah

Pengoptimuman kawanan zarah ialah algoritma yang mencari penyelesaian optimum dengan mensimulasikan proses mencari makanan bagi sekawan burung. Ia mengelak daripada jatuh ke dalam optima tempatan dengan memilih penyelesaian baharu secara rawak dan melaraskan arah carian berdasarkan pengalaman lalu. Algoritma ini secara automatik boleh menemui perhubungan dalam data berdimensi tinggi, tetapi memerlukan pemilihan parameter yang sesuai untuk mencapai hasil yang optimum.

Algoritma regresi simbolik berdasarkan algoritma imun buatan

Algoritma imun buatan ialah algoritma yang mencari penyelesaian optimum dengan mensimulasikan sistem imun manusia. Ia mengelak daripada jatuh ke dalam optima tempatan dengan memilih penyelesaian baharu secara rawak dan melaraskan arah carian berdasarkan pengalaman lalu dan ingatan imun. Algoritma ini secara automatik boleh menemui perhubungan dalam data tak linear dan bising.

Algoritma ini semuanya boleh digunakan untuk menyelesaikan masalah regresi simbolik Setiap algoritma mempunyai kelebihan dan skop penggunaannya. Bergantung pada ciri dan keperluan masalah, algoritma regresi simbolik yang sesuai boleh dipilih untuk menyelesaikannya.

Atas ialah kandungan terperinci Algoritma simbolik untuk kembali ke asal. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!