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Facoltà di Ingegneria

Corso di Studi in Ingegneria Informatica

Intelligenza Artificiale – Dataset giugno 2009

Tesina

Intelligenza Artificiale

Dataset giugno 2009

Relatore

Ch.mo prof. Sansone Carlo

Candidato

Dataset e Feature Selection

Facoltà di Ingegneria

Corso di Studi in Ingegneria Informatica

Intelligenza Artificiale – Dataset giugno 2009

Al variare del tipo di ricerca otteniamo i seguenti risultati

Exhaustive Search (oppure Best First)

  • PK_SIZE1
  • PK_SIZE2
  • PK_SIZE3
  • PK_SIZE8

Genetic Search (oppure Greedy Stepwise))

Stepwise

  • PK_SIZE1
  • PK_SIZE2
  • PK_SIZE3
  • PK_SIZE4
  • PK_SIZE6
  • PK_SIZE8

Rank Search

  • PK_SIZE1
  • PK_SIZE2
  • PK_SIZE3
  • PK_SIZE5
  • PK_SIZE6
  • PK_SIZE8

Addestramento della rete

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Intelligenza Artificiale – Dataset giugno 2009

Schema della rete neurale

Parametri (numero di hidden layer e numero di epoche)

Hidden layer a (attribs+classes attribs+classes)/2)/2

(Hidden layer t (attribs+classes attribs+classes))

(Training time (25, 50, 75, …)

PK_SIZE 1- 2- 3- 8 “a”

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Intelligenza Artificiale – Dataset giugno 2009

Features selezionate

  • PK_SIZE1
  • PK_SIZE2
  • PK_SIZE3
  • PK_SIZE8

Da 25 a 800 epoche con passo 25

PK_SIZE 1- 2- 3- 8 “t ”

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Intelligenza Artificiale – Dataset giugno 2009

Features selezionate

  • PK_SIZE1
  • PK_SIZE2
  • PK_SIZE3
  • PK_SIZE8

Da 25 a 800 epoche con passo 25

PK_SIZE 1- 2- 3- 4- 6- 8 “a”

Facoltà di Ingegneria

Corso di Studi in Ingegneria Informatica

Intelligenza Artificiale – Dataset giugno 2009

Features selezionate

  • PK_SIZE1
  • PK_SIZE2
  • PK_SIZE3
  • PK_SIZE4
  • PK_SIZE6
  • PK_SIZE8

Da 25 a 300 epoche con passo 25

Non è necessario procedere oltre le 300 epoche in quanto il comportamento è peggiore se si utilizza il parametro a invece del parametro t

PK_SIZE 1- 2- 3- 4- 6- 8 “t ”

Facoltà di Ingegneria

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Intelligenza Artificiale – Dataset giugno 2009

Features selezionate

  • PK_SIZE1
  • PK_SIZE2
  • PK_SIZE3
  • PK_SIZE4
  • PK_SIZE6
  • PK_SIZE8

Da 25 a 800 epoche con passo 25

PK_SIZE 1- 2- 3- 5- 6- 8 “a”

Facolt&agra

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I contenuti di questa pagina costituiscono rielaborazioni personali del Publisher valeria0186 di informazioni apprese con la frequenza delle lezioni di Intelligenza Artificiale e studio autonomo di eventuali libri di riferimento in preparazione dell'esame finale o della tesi. Non devono intendersi come materiale ufficiale dell'università Università degli studi di Napoli Federico II o del prof Sansone Carlo.
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