テストの実行 - Firefly Algorithm 最適化

このブラウザーはサポートされなくなりました。 Microsoft Edge にアップグレードすると、最新の機能、セキュリティ更新プログラム、およびテクニカル サポートを利用できます。 June 2015 Volume 30 Number 6 テストの実行 - Firefly Algorithm 最適化 James McCaffrey 機械学習では、多くの場合、数値最適化アルゴリズムを使用して、計測誤差を最小限に抑える変数の値の組み合わせを見つけます。この変数を通常重みと呼びます。たとえば、ロジスティック回帰分類では、n 個の予測変数がある場合に、n+1 個の重みの値を決定しなければならない数学方程式を使用します。この重み値を決定するプロセスをモデルのトレーニングと呼びます。考え方としては、正しいことがわかっている出力値を持つトレーニング データのコレクションを使用します。誤差 (計算出力値