作者F23ko (純潔)
看板C_Sharp
標題[問題] 會自己找規則的程式？
時間Mon May 31 18:57:37 2010
有兩種問題很常遇到
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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」
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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。
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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
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我... 我一點都不糟糕啦！>///<
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※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc)
◆ From: 163.27.109.99
1F：推 ianianian:NN? 05/31 19:18
2F：推 mortleo:machine learning，決策器。相關理論跟實作討論的很多。 05/31 20:59
3F：→ mortleo:在網路上也找的到 sample code。有名的 NN 類神經網路、 05/31 21:00
4F：→ mortleo:SVM、HMM 等。 05/31 21:00
5F：→ chrisQQ:NN吧～ 05/31 21:21
6F：→ F23ko:感謝關鍵字.... 不過看起來好難的樣子.... orz 05/31 21:44
7F：推 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
8F：→ mortleo:如何決定特徵，也就是你輸入要用的參數。 05/31 22:15
9F：→ F23ko:也就是說.... 有現成的函式庫可以用嗎？ 願聞其詳 05/31 22:20
10F：→ 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
13F：推 yauhh:很久以前看過一點論文有你說的方法, 05/31 22:29
14F：→ yauhh:關鍵詞是inverse engineering 05/31 22:30
15F：→ 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
17F：→ F23ko:這是opencv的「中文」教學，剛剛google到的 05/31 22:32
18F：→ 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
19F：→ mortleo:偏理論部分。離開學校後都沒在碰了。 05/31 22:47