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di Daniele

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Appunti con slide di Intelligenza Artificiale del prof. Sansone sul Dataset: Dataset e Feature Selection (Exhaustive Search, Genetic Search, Rank Search), Addestramento della rete, PK_size, …

Esame Intelligenza Artificiale

Facoltà Ingegneria

Dal corso del Prof. Sansone Carlo

Università Università degli studi di Napoli Federico II

A.A. 2012-2013

13 pagine

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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

Facoltà di Ingegneria

Corso di Studi in Ingegneria Informatica 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 “

”

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Corso di Studi in Ingegneria Informatica 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 ”

Facoltà di Ingegneria

Corso di Studi in Ingegneria Informatica 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 “

”

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

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 800 epoche con passo 25 PK_SIZE 1

- 2

- 3

- 5

- 6

- 8 “

”

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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