He estado haciendo mi propia investigación sobre aprendizaje automático, por lo que responderé con lo que sé hasta ahora …
Supongo que está utilizando la biblioteca de aprendizaje automático java-ml en http://java-ml.sourceforge.net/
Comenzarás con algún tipo de conjunto de datos. Para esta biblioteca, querrá un archivo CSV con valores de atributo (doble) y una clase resultante (String, creo). Aquí usaré el famoso conjunto de datos Iris (UCI Machine Learning Repository: Iris Data Set). Hay cuatro columnas de valores dobles, y la clase resultante está en la quinta columna, de ahí el 4 (basado en cero) en la llamada FileHandler. Aquí está el código:
- ¿Cómo podemos generar k enteros aleatorios únicos en el rango [1 ... n] con igual probabilidad?
- ¿Qué técnicas se utilizan para calcular las probabilidades de caída de elementos en los juegos?
- Si un algoritmo se ejecuta en tiempo O (N), pero N no excede una constante, ¿puedo decir que el algoritmo se ejecuta en tiempo constante?
- Como estudiante de primer año de una sucursal que no es CS en un IIT, ¿cómo domino las estructuras de datos, los algoritmos y el aprendizaje automático por mi cuenta?
- ¿Siempre es bueno tener una solución recursiva que una solución iterativa?
/ * Cargar el conjunto de datos de iris * /
Datos del conjunto de datos = FileHandler.loadDataset (nuevo archivo ("iris.data"), 4, ",");
/ * Crear el algoritmo de puntuación de características * /
ALIVIO alivio = nuevo ALIVIO ();
/ * Aplicar el algoritmo al conjunto de datos * /
relief.build (datos);
/ * Imprime la puntuación de cada atributo * /
for (int i = 0; i <relief.noAttributes (); i ++) {
System.out.println (relief.score (i));
}
¡Buena suerte!
