简单的监督训练算法
本文关键字:算法 简单 | 更新日期: 2023-09-27 18:20:03
我正在寻找一种简单的监督训练算法,该算法可以根据训练输入集为一些变量找到最佳值。(训练输入集是一组输入,每个输入都有期望的输出)
我的最佳值是一些double
值,它从训练输入集中为我提供了最大的正确答案。
并且这些变量应该用于某些if...else
条件。
这里有一个非常简单的例子:
a b o
1 1 1
0 1 0
1 0 0
0 0
其中,第一和第二值(a,b)被输入,第三值(o)被期望输出。
如果我只有一个这样的条件:
if ((a > d1) && (b > d2)
return 1;
else
return 0;
在这个例子中,我想找到d1和d2的最佳值,以便从训练集中得到更少的错误答案。
因此,在这个例子中,d1和d2的值应该大于0并且小于1。
但我真正的问题比这个例子要难一点。
你给我建议什么算法?
您可以连接一个简单的神经网络(MLP),并使用反向传播对其进行训练。
http://en.wikipedia.org/wiki/Multilayer_perceptron
http://en.wikipedia.org/wiki/Backpropagation
您的问题中没有足够的信息来建议一个好的通用解决方案。了解数据来源可能会有所帮助。不过,你可以做一件简单的事:
- 拍摄一张正方形的图像
- 绘制每个数据点,使用两个输入值作为坐标,使用输出值作为颜色
- 注意图像中是否有图案
- 用代码近似图案