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有兩種問題很常遇到 ================================================================= 第一個,從一堆不明的數據資料,要分析關聯性,並可推測之後的數據。 簡單的例子,如:F=ma、密度=重量/體積 之類的實驗數據 輸入的一堆數據組,輸出的是關係式 例如: 知道f1 m1 a1、f2 m2 a2、f3 ...... 可以讓程式求出 F=ma 比較複雜的,可能數據中會有亂數,或是規則複雜不明等等.... 例如:股市走勢 甚至可以用在藝術上的東西,例如音樂 輸入的是「音樂樂譜」加上「好不好聽(音樂或噪音)的評等」 讓程式輸出「好聽的音樂的公式」 ================================================================= 另一種問題是......會自己想辦法的程式 假設我要寫個圍棋程式,那麼「我自己要先會圍棋」 然後把「自己對圍棋的知識」變成「演算法」後「寫成程式」 有沒有辦法從另一條路下手 我告訴程式「遊戲規則」跟「勝利條件」 讓他自己去找方法獲得勝利? 過程不論,讓程式可以從錯誤中學習也無妨。 ================================================================== 這種理論性的東西,我也不知道PO哪個版比較好..... 就先PO常來的版討論看看 -- 我... 我一點都不糟糕啦!>///< -- ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc) ◆ From: 163.27.109.99
ianianian:NN? 05/31 19:18
mortleo:machine learning,決策器。相關理論跟實作討論的很多。 05/31 20:59
mortleo:在網路上也找的到 sample code。有名的 NN 類神經網路、 05/31 21:00
mortleo:SVM、HMM 等。 05/31 21:00
chrisQQ:NN吧~ 05/31 21:21
F23ko:感謝關鍵字.... 不過看起來好難的樣子.... orz 05/31 21:44
mortleo:如果你只是要用,不管演算法內容就不用涉入太多。麻煩在要 05/31 22:14
mortleo:如何決定特徵,也就是你輸入要用的參數。 05/31 22:15
F23ko:也就是說.... 有現成的函式庫可以用嗎? 願聞其詳 05/31 22:20
mortleo:opencv本身就是開放式源碼,裡面有包含了許多決策器 05/31 22:25
mortleo:http://0rz.tw/LMUpg 05/31 22:26
mortleo:svm則以台大教授開發的libsvm最泛用http://0rz.tw/Eto2K 05/31 22:28
yauhh:很久以前看過一點論文有你說的方法, 05/31 22:29
yauhh:關鍵詞是inverse engineering 05/31 22:30
yauhh:不過,這好像不是很專有的名詞,若使用要仔細找 05/31 22:31
F23ko:這是opencv的「中文」教學,剛剛google到的 05/31 22:32
mortleo:我只能說這麼多了。因為我只用過其中幾種。以前研究的也是 05/31 22:47
mortleo:偏理論部分。離開學校後都沒在碰了。 05/31 22:47