Ik heb een aantal natuurlijke getallen met daaraan gekoppeld een klasse.
Dus bijv. (1,a) (2,b) (3,c) (4,a) (data)
Hierin zijn a,b en c klassen.
Nu zou ik graag een algoritme willen hebben dat mij gegeven de data een functie F geeft. Als ik nu F(5) bereken, dat daar de gewenste klasse uitkomt. De functie F moet het patroon van de data representeren.
Ik weet dat dit soort methoden vaak mogelijk het goede antwoord geven, en niet per definitie het goede antwoord, maar ik denk dat er in dit geval wel degelijk een echt patroon is zonder randgevallen.
Nu zou ik dit patroon graag door de computer zelf uit laten zoeken, en het lijkt me ook wel dat het kan. De vraag is alleen: hoe?
Neurale netwerken zouden misschien wel kunnen worden gebruikt, maar ik vraag me af hoe goed die werken op input van onbekende grootte (een natuurlijke getal is nl. onbegrensd).
Beslisbomen kunnen per definitie niet, omdat deze op ranges werken, en die kunnen niet worden aangenomen.
Er zijn ook methoden om polynomiale functies te vinden uit data, maar ik denk niet dat die dit complexe patroon kunnen "zien".
Het probleem met functies bij data verzinnen is dat er oneindig veel mogelijkheden zijn om dit te doen (bijv. definieer de functie die in een lookup table de antwoorden voor de data die je al had opzoekt, en geef a voor de rest). Dus een willekeurige functie verzinnen is niet zo moeilijk, maar een zinvolle wel.
Weet iemand een algoritme, dat precies doet wat ik wil?
Dus bijv. (1,a) (2,b) (3,c) (4,a) (data)
Hierin zijn a,b en c klassen.
Nu zou ik graag een algoritme willen hebben dat mij gegeven de data een functie F geeft. Als ik nu F(5) bereken, dat daar de gewenste klasse uitkomt. De functie F moet het patroon van de data representeren.
Ik weet dat dit soort methoden vaak mogelijk het goede antwoord geven, en niet per definitie het goede antwoord, maar ik denk dat er in dit geval wel degelijk een echt patroon is zonder randgevallen.
Nu zou ik dit patroon graag door de computer zelf uit laten zoeken, en het lijkt me ook wel dat het kan. De vraag is alleen: hoe?
Neurale netwerken zouden misschien wel kunnen worden gebruikt, maar ik vraag me af hoe goed die werken op input van onbekende grootte (een natuurlijke getal is nl. onbegrensd).
Beslisbomen kunnen per definitie niet, omdat deze op ranges werken, en die kunnen niet worden aangenomen.
Er zijn ook methoden om polynomiale functies te vinden uit data, maar ik denk niet dat die dit complexe patroon kunnen "zien".
Het probleem met functies bij data verzinnen is dat er oneindig veel mogelijkheden zijn om dit te doen (bijv. definieer de functie die in een lookup table de antwoorden voor de data die je al had opzoekt, en geef a voor de rest). Dus een willekeurige functie verzinnen is niet zo moeilijk, maar een zinvolle wel.
Weet iemand een algoritme, dat precies doet wat ik wil?