هایدی

مرجع دانلود فایل ,تحقیق , پروژه , پایان نامه , فایل فلش گوشی

هایدی

مرجع دانلود فایل ,تحقیق , پروژه , پایان نامه , فایل فلش گوشی

تحقیق درباره الگوریتم یادگیری ماشین 30 ص

اختصاصی از هایدی تحقیق درباره الگوریتم یادگیری ماشین 30 ص دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

لینک دانلود و خرید پایین توضیحات

فرمت فایل word  و قابل ویرایش و پرینت

تعداد صفحات: 30

 

الگوریتم یادگیری ماشین

 

چکیده

در مورد الگوریتم ماشین حساب ما استفاده از یک بافر برای گرفتن عبارت بطور کامل و سپس تجزیه کردن اجزای (Parse) آن از لحاظ فنی غیر ممکن نیست و تنها بدلیل صورت مسئله قادر به انجام آن نیستیم. اما تصور کنید که اگر قرار بود مرورگرهای وب (Web Browsers) ابتدا تمام محتوای یک صفحه را بخواندند و سپس آن را تجزیه کرده و نمایش دهند چه مقدار زمان کاربر و سرویس دهنده وب به هدر می‌رفت و ترافیک بیهوده‌ای برروی خطوط ارتباطی حاصل می‌شد (در اکثر موارد ما با دیدن تنها چند خط از یک صفحه به صفحه دیگری می‌رویم(.

مقدمه

یک الگوریتم مجوعه‌ی متناهی از دستورالعمل های خوش تعریف برای انجام یک عمل است که با داشتن یک حالت اولیه به حالت پایانی مشخص و متناظری خواهد رسید. (با استدلالی ( heuristic )مقایسه شود(

مفهوم یک الگوریتم معمولاً با مثال دستور اشپزی توضیح داده می شود. هر چند بعضی الگوریتم ها خیلی پیچیده تر هستند. الگوریتم ها معمولاً دارای مراحلی است که تکرار می شود تکرار و یا تا زمان پایان برنامه نیازمند decision هایی (مانند منطق بولی یا نابرابری است. اگر الگوریتم مناسب و نا معیوب نباشد حتی با اجرای درست آن هم مسئله حل نمی شود. برای مثال اجرای الگوریتم سالاد سیب زمینی در صورتی که سیب زمینی در کار نباشد حتی اگر تمام حرکات تهیه سالاد طوری انجام شود مثل اینکه سیب زمینی وجود دارد نا فرجام خواهد ماند.الگوریتم های مختلف ممکن است یک عمل را با دستورات مختلف در مدت زمان، جا، وبا تلاش کمتر یا بیشتری نسبت به بقیه انجام دهد. برای مثال با داشتن دو دستور تهیه ی سالاد سیب زمینی، یکی ممکن است قبل از جوشاندن اول سیب زمینی را پوست بکند در حالی که دیگری این دو مرحله را برعکس انجام دهد، و هر دو این مراحل را برای تمام سیب زمینی ها تکرار می کنند تا وقتی که سالاد سیب زمینی آماده طبخ شود.(مثال ضعیف... چه کسی سیب زمینی ها را جدا جدا می جوشاند؟ و معمولاً تهیه ی سالاد نیازی به پخت و پز ندارد...(

در بعضی کشورها، مثل امریکا، اگر تعبیه فیزیکی الگوریتم ها ممکن باشد ممکن است آن ها به شدت انحصاری شود (برای مثال، یک الگوریتم ضرب ممکن است در واحد محاسبه ی یک ریز پردازنده تعبیه شود (

 

الگوریتم های رسمی شده(formalized algorithms )

الگوریتم ها به خاطر روش پردازش اطلاعات توسط کامپیوتر اساسی و حیاتی هستند، چون یک برنامه کامپیوتری اساساً یک الگوریتم است که به کامپیوتر می گوید برای انجام یک عمل خاص مثل محاسبه حقوق کارمندان و یا چاپ ورقه گزارش دانش آموزان،چه مراحل خاصی را (با چه نظم خاصی) اجرا کند،.به این صورت، یک الگوریتم را می توان هر دنباله از دستوراتی که قابل اجرا توسط یک Turing complete باشد به حساب آورد.به طور نمونه ای هنگامی که الگوریتم کار پرازش اطلاعات را انجام می دهد، داده از طریق یک وسیله یا منبع ورودی گرفته، به یک وسیله خروجی یاsink نوشته و / یا برای استفاده در زمانی دیگر ذخیره می شود. داده ذخیره شده به عنوان بخشی از حالت درونی(internal state) نهاد مجری الگوریتم تلقی می گردد.برای اعمال محاسباتی از این قبیل، الگوریتم باید به دقت تعریف شود :یعنی طوری مشخص شود که برای حالت مختلف محتمل معتبر باشد. یعنی تمام مراحل شرطی باید به طور سیستماتیک بررسی شود ; حالت به حالت.ضابطه مربوط به هر حالت باید واضح (و محاسبه پذیر باشد(.چون الگوریتم ها لیست دقیقی از گام های دقیق است، نظم محاسبه تقریباً همیشه برای کار کرد الگوریتم اساسی می باشد. همواره فرض می شود دستور ها روشن هستند، و گفته می شود از" بالا آغاز" و"تا پایین کشیده می شوند"، اندیشه ای که به طور رسمی تر توسط جریان کنترل توصیف می شود.تا اینجا ی بحث، رسمی سازی قواعد و قوانین برنامه نویسی امری(imperative programming) را به خود گرفت. این عام ترین مفهوم است، و تلاش دارد با وسایل "مکانیکی" مجزا کاری را توصیف کند؛ عملیات تخصیص، تعیین مقدار یک متغیر، برای این مفهوم از الگوریتم رسمی شده یکتا می باشد .در زیر مثالی از این تخصیص آمده است.برای مفاهیم فرعی ) (alternative تشکیل دهنده یک الگوریتم برنامه نویسی تابعی و برنامه نویسی منطقی را ببینید.

ماشین حساب (آشنایی با Syntax Diagram(

 

الگوریتم ماشین حسابی با تعریف زیر را بنویسید:

انجام چهار عمل اصلی با اولویت محاسباتی عملگرها طبق آنچه در زیر مشخص شده است:

کد:

+ - عملگر یگانی (Unary)

* /

+ - عملگر دودویی (Binary)

عبارات داخل پرانتز از اولویت بالاتری برخوردارند.

اعداد می‌توانند صحیح یا اعشاری باشند.

پایان هر عبارت با علامت سوال (=) مشخص می‌شود.

خروج از ماشین حساب با ورود حرف ایکس (X) مشخص می‌شود.

مثال:

کد:

2 * 3 + 4 * 5 =

26

2 * (3 + 4) * 5 =


دانلود با لینک مستقیم


تحقیق درباره الگوریتم یادگیری ماشین 30 ص

پاورپوینت الگوریتم های ژنتیک

اختصاصی از هایدی پاورپوینت الگوریتم های ژنتیک دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

 

نوع فایل:  ppt _ pptx ( پاورپوینت )

( قابلیت ویرایش )

 


 قسمتی از اسلاید : 

 

تعداد اسلاید : 27 صفحه

1 الگوریتم های ژنتیک 2 الگوریتم ژنتیک الگوریتم ژنتیک روش یادگیری بر پایه تکامل بیولوژیک است. این روش در سال 1970 توسط John Holland معرفی گردید این روشها با نام Evolutionary Algorithms نیز خوانده میشوند.
3 ایده کلی یک GA برای حل یک مسئله مجموعه بسیار بزرگی از راه حلهای ممکن ار تولید میکند. هر یک از این راه حلها با استفاده از یک “ تابع تناسب” مورد ارزیابی قرار میگیرد. آنگاه تعدادی از بهترین راه حلها باعث تولید راه حلهای جدیدی میشوند.
که اینکار باعث تکامل راه حلها میگردد. بدین ترتیب فضای جستجو در جهتی تکامل پیدا میکند که به راه حل مطلوب برسد در صورت انتخاب صحیح پارامترها، این روش میتواند بسیار موثر عمل نماید.
4 فضای فرضیه الگوریتم ژنتیک بجای جستجوی فرضیه های general-to specific و یا simple to complex فرضیه ها ی جدید را با تغییر و ترکیب متوالی اجزا بهترین فرضیه های موجود بدست میاورد. در هرمرحله مجموعه ای از فرضیه ها که جمعیت (population) نامیده میشوند از طریق جایگزینی بخشی از جمعیت فعلی با فرزندانی که از بهترین فرضیه های موجود حاصل شده اند بدست میآید. 5 ویژگیها الگوریتم های ژنتیک در مسائلی که فضای جستجوی بزرگی داشته باشند میتواند بکار گرفته شود. همچنین در مسایلی با فضای فرضیه پیچیده که تاثیر اجرا آن در فرضیه کلی ناشناخته باشند میتوان از GA برای جستجو استفاده نمود. برای discrete optimizationبسیار مورد استفاده قرار میگیرد. الگوریتم های ژنتیک را میتوان براحتی بصورت موازی اجرا نمود از اینرو میتوان کامپیوترهای ارزان قیمت تری را بصورت موازی مورد استفاده قرار داد. امکان به تله افتادن این الگوریتم در مینیمم محلی کمتر از سایر روشهاست. از لحاظ محاسباتی پرهزینه هستند. تضمینی برای رسیدن به جواب بهینه وجود ندارد.
6 Parallelization of Genetic Programming در سال 1999 شرکت Genetic Programming Inc.
یک کامپیوتر موازی با 1000 گره هر یک شامل کامپیوتر های P2, 350 MHZ برای پیاده سازی روش های ژنتیک را مورد استفاده قرار داد. 7 کاربر دها کاربرد الگوریتم های ژنتیک بسیار زیاد میباشد optimization, automatic programming, machine learning, economics, operations research, ecology, studies of evolution and learning, and social systems 8 زیر شاخه های EA روش های EA به دو نوع مرتبط به هم ولی مجزا دسته بندی میشوند: Genetic Algorithms (GAs) در این روش راه حل یک مسئله بصورت یک bit string نشان داده میشود.
Genetic Programming (GP) این روش به تولید expression trees که در زبانهای برنامه نویسی مثل lisp مورد استفاده هستند میپردازد بدین ترتیب میتوان برنامه هائی ساخت که قابل اجرا باشند.
9 الگوریتم های ژنتیک روش متداول پیاده سازی الگوریتم ژنتیک بدین ترتیب است که: استخری از فرضیه ها که population نامیده میشود تولید وبطور متناوب با فرضیه های جدیدی جایگزین میگردد. در هر بار تکرارتمامی فرضیه ها با استفاده از یک تابع تناسب یا Fitness مورد ارزیابی قرار داده میشوند.
آنگاه تعدادی از بهترین فرضیه ها با استفاده از یک تابع احتمال انتخاب شده و جمعیت جدید را تشکیل میدهند. تعدادی از این فرضیه های انتخاب شده به همان صورت مورد استفاده واقع ش

  متن بالا فقط قسمتی از محتوی متن پاورپوینت میباشد،شما بعد از پرداخت آنلاین ، فایل را فورا دانلود نمایید 

 


  لطفا به نکات زیر در هنگام خرید دانلود پاورپوینت:  ................... توجه فرمایید !

  • در این مطلب، متن اسلاید های اولیه قرار داده شده است.
  • به علت اینکه امکان درج تصاویر استفاده شده در پاورپوینت وجود ندارد،در صورتی که مایل به دریافت  تصاویری از ان قبل از خرید هستید، می توانید با پشتیبانی تماس حاصل فرمایید
  • پس از پرداخت هزینه ،ارسال آنی پاورپوینت خرید شده ، به ادرس ایمیل شما و لینک دانلود فایل برای شما نمایش داده خواهد شد
  • در صورت  مشاهده  بهم ریختگی احتمالی در متون بالا ،دلیل آن کپی کردن این مطالب از داخل اسلاید ها میباشد ودر فایل اصلی این پاورپوینت،به هیچ وجه بهم ریختگی وجود ندارد
  • در صورتی که اسلاید ها داری جدول و یا عکس باشند در متون پاورپوینت قرار نخواهند گرفت.
  • هدف فروشگاه جهت کمک به سیستم آموزشی برای دانشجویان و دانش آموزان میباشد .

 



 « پرداخت آنلاین »


دانلود با لینک مستقیم


پاورپوینت الگوریتم های ژنتیک

پاورپوینت الگوریتم های ژنتیک 27 ص.PPT

اختصاصی از هایدی پاورپوینت الگوریتم های ژنتیک 27 ص.PPT دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

 

دسته بندی : پاورپوینت 

نوع فایل:  ppt _ pptx

( قابلیت ویرایش )

 


 قسمتی از محتوی متن پاورپوینت : 

 

تعداد اسلاید : 27 صفحه

1 الگوریتم های ژنتیک Instructor : Farhad M.Kazemi 2 الگوریتم ژنتیک الگوریتم ژنتیک روش یادگیری بر پایه تکامل بیولوژیک است. این روش در سال 1970 توسط John Holland معرفی گردید این روشها با نام Evolutionary Algorithms نیز خوانده میشوند.
3 ایده کلی یک GA برای حل یک مسئله مجموعه بسیار بزرگی از راه حلهای ممکن ار تولید میکند. هر یک از این راه حلها با استفاده از یک “ تابع تناسب” مورد ارزیابی قرار میگیرد. آنگاه تعدادی از بهترین راه حلها باعث تولید راه حلهای جدیدی میشوند.
که اینکار باعث تکامل راه حلها میگردد. بدین ترتیب فضای جستجو در جهتی تکامل پیدا میکند که به راه حل مطلوب برسد در صورت انتخاب صحیح پارامترها، این روش میتواند بسیار موثر عمل نماید.
4 فضای فرضیه الگوریتم ژنتیک بجای جستجوی فرضیه های general-to specific و یا simple to complex فرضیه ها ی جدید را با تغییر و ترکیب متوالی اجزا بهترین فرضیه های موجود بدست میاورد. در هرمرحله مجموعه ای از فرضیه ها که جمعیت (population) نامیده میشوند از طریق جایگزینی بخشی از جمعیت فعلی با فرزندانی که از بهترین فرضیه های موجود حاصل شده اند بدست میآید. 5 ویژگیها الگوریتم های ژنتیک در مسائلی که فضای جستجوی بزرگی داشته باشند میتواند بکار گرفته شود. همچنین در مسایلی با فضای فرضیه پیچیده که تاثیر اجرا آن در فرضیه کلی ناشناخته باشند میتوان از GA برای جستجو استفاده نمود. برای discrete optimizationبسیار مورد استفاده قرار میگیرد. الگوریتم های ژنتیک را میتوان براحتی بصورت موازی اجرا نمود از اینرو میتوان کامپیوترهای ارزان قیمت تری را بصورت موازی مورد استفاده قرار داد. امکان به تله افتادن این الگوریتم در مینیمم محلی کمتر از سایر روشهاست. از لحاظ محاسباتی پرهزینه هستند. تضمینی برای رسیدن به جواب بهینه وجود ندارد.
6 Parallelization of Genetic Programming در سال 1999 شرکت Genetic Programming Inc.
یک کامپیوتر موازی با 1000 گره هر یک شامل کامپیوتر های P2, 350 MHZ برای پیاده سازی روش های ژنتیک را مورد استفاده قرار داد. 7 کاربر دها کاربرد الگوریتم های ژنتیک بسیار زیاد میباشد optimization, automatic programming, machine learning, economics, operations research, ecology, studies of evolution and learning, and social systems 8 زیر شاخه های EA روش های EA به دو نوع مرتبط به هم ولی مجزا دسته بندی میشوند: Genetic Algorithms (GAs) در این روش راه حل یک مسئله بصورت یک bit string نشان داده میشود.
Genetic Programming (GP) این روش به تولید expression trees که در زبانهای برنامه نویسی مثل lisp مورد استفاده هستند میپردازد بدین ترتیب میتوان برنامه هائی ساخت که قابل اجرا باشند.
9 الگوریتم های ژنتیک روش متداول پیاده سازی الگوریتم ژنتیک بدین ترتیب است که: استخری از فرضیه ها که population نامیده میشود تولید وبطور متناوب با فرضیه های جدیدی جایگزین میگردد. در هر بار تکرارتمامی فرضیه ها با استفاده از یک تابع تناسب یا Fitness مورد ارزیابی قرار داده میشوند.
آنگاه تعدادی از بهترین فرضیه ها با استفاده از یک تابع احتمال انتخاب شده و جمعیت جدید را تشکیل میدهند. تعدادی از این فرضیه های انتخاب شده

  متن بالا فقط قسمتی از محتوی متن پاورپوینت میباشد،شما بعد از پرداخت آنلاین ، فایل را فورا دانلود نمایید 

 


  لطفا به نکات زیر در هنگام خرید دانلود پاورپوینت:  توجه فرمایید.

  • در این مطلب، متن اسلاید های اولیه قرار داده شده است.
  • به علت اینکه امکان درج تصاویر استفاده شده در پاورپوینت وجود ندارد،در صورتی که مایل به دریافت  تصاویری از ان قبل از خرید هستید، می توانید با پشتیبانی تماس حاصل فرمایید
  • پس از پرداخت هزینه ،ارسال آنی پاورپوینت خرید شده ، به ادرس ایمیل شما و لینک دانلود فایل برای شما نمایش داده خواهد شد
  • در صورت  مشاهده  بهم ریختگی احتمالی در متون بالا ،دلیل آن کپی کردن این مطالب از داخل اسلاید ها میباشد ودر فایل اصلی این پاورپوینت،به هیچ وجه بهم ریختگی وجود ندارد
  • در صورتی که اسلاید ها داری جدول و یا عکس باشند در متون پاورپوینت قرار نخواهند گرفت.
  • هدف فروشگاه بانک پاورپوینت کمک به سیستم آموزشی و رفاه دانشجویان و علم آموزان میهن عزیزمان میباشد. 



دانلود فایل  پرداخت آنلاین 


دانلود با لینک مستقیم


پاورپوینت الگوریتم های ژنتیک 27 ص.PPT

پاورپوینت الگوریتم های ژنتیک

اختصاصی از هایدی پاورپوینت الگوریتم های ژنتیک دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

پاورپوینت الگوریتم های ژنتیک


پاورپوینت الگوریتم های ژنتیک

 

نوع فایل:  ppt _ pptx ( پاورپوینت )

( قابلیت ویرایش )

 


 قسمتی از اسلاید : 

 

تعداد اسلاید : 27 صفحه

1 الگوریتم های ژنتیک 2 الگوریتم ژنتیک الگوریتم ژنتیک روش یادگیری بر پایه تکامل بیولوژیک است. این روش در سال 1970 توسط John Holland معرفی گردید این روشها با نام Evolutionary Algorithms نیز خوانده میشوند.
3 ایده کلی یک GA برای حل یک مسئله مجموعه بسیار بزرگی از راه حلهای ممکن ار تولید میکند. هر یک از این راه حلها با استفاده از یک “ تابع تناسب” مورد ارزیابی قرار میگیرد. آنگاه تعدادی از بهترین راه حلها باعث تولید راه حلهای جدیدی میشوند.
که اینکار باعث تکامل راه حلها میگردد. بدین ترتیب فضای جستجو در جهتی تکامل پیدا میکند که به راه حل مطلوب برسد در صورت انتخاب صحیح پارامترها، این روش میتواند بسیار موثر عمل نماید.
4 فضای فرضیه الگوریتم ژنتیک بجای جستجوی فرضیه های general-to specific و یا simple to complex فرضیه ها ی جدید را با تغییر و ترکیب متوالی اجزا بهترین فرضیه های موجود بدست میاورد. در هرمرحله مجموعه ای از فرضیه ها که جمعیت (population) نامیده میشوند از طریق جایگزینی بخشی از جمعیت فعلی با فرزندانی که از بهترین فرضیه های موجود حاصل شده اند بدست میآید. 5 ویژگیها الگوریتم های ژنتیک در مسائلی که فضای جستجوی بزرگی داشته باشند میتواند بکار گرفته شود. همچنین در مسایلی با فضای فرضیه پیچیده که تاثیر اجرا آن در فرضیه کلی ناشناخته باشند میتوان از GA برای جستجو استفاده نمود. برای discrete optimizationبسیار مورد استفاده قرار میگیرد. الگوریتم های ژنتیک را میتوان براحتی بصورت موازی اجرا نمود از اینرو میتوان کامپیوترهای ارزان قیمت تری را بصورت موازی مورد استفاده قرار داد. امکان به تله افتادن این الگوریتم در مینیمم محلی کمتر از سایر روشهاست. از لحاظ محاسباتی پرهزینه هستند. تضمینی برای رسیدن به جواب بهینه وجود ندارد.
6 Parallelization of Genetic Programming در سال 1999 شرکت Genetic Programming Inc.
یک کامپیوتر موازی با 1000 گره هر یک شامل کامپیوتر های P2, 350 MHZ برای پیاده سازی روش های ژنتیک را مورد استفاده قرار داد. 7 کاربر دها کاربرد الگوریتم های ژنتیک بسیار زیاد میباشد optimization, automatic programming, machine learning, economics, operations research, ecology, studies of evolution and learning, and social systems 8 زیر شاخه های EA روش های EA به دو نوع مرتبط به هم ولی مجزا دسته بندی میشوند: Genetic Algorithms (GAs) در این روش راه حل یک مسئله بصورت یک bit string نشان داده میشود.
Genetic Programming (GP) این روش به تولید expression trees که در زبانهای برنامه نویسی مثل lisp مورد استفاده هستند میپردازد بدین ترتیب میتوان برنامه هائی ساخت که قابل اجرا باشند.
9 الگوریتم های ژنتیک روش متداول پیاده سازی الگوریتم ژنتیک بدین ترتیب است که: استخری از فرضیه ها که population نامیده میشود تولید وبطور متناوب با فرضیه های جدیدی جایگزین میگردد. در هر بار تکرارتمامی فرضیه ها با استفاده از یک تابع تناسب یا Fitness مورد ارزیابی قرار داده میشوند.
آنگاه تعدادی از بهترین فرضیه ها با استفاده از یک تابع احتمال انتخاب شده و جمعیت جدید را تشکیل میدهند. تعدادی از این فرضیه های انتخاب شده به همان صورت مورد استفاده واقع ش

  متن بالا فقط قسمتی از محتوی متن پاورپوینت میباشد،شما بعد از پرداخت آنلاین ، فایل را فورا دانلود نمایید 

 


  لطفا به نکات زیر در هنگام خرید دانلود پاورپوینت:  ................... توجه فرمایید !

  • در این مطلب، متن اسلاید های اولیه قرار داده شده است.
  • به علت اینکه امکان درج تصاویر استفاده شده در پاورپوینت وجود ندارد،در صورتی که مایل به دریافت  تصاویری از ان قبل از خرید هستید، می توانید با پشتیبانی تماس حاصل فرمایید
  • پس از پرداخت هزینه ،ارسال آنی پاورپوینت خرید شده ، به ادرس ایمیل شما و لینک دانلود فایل برای شما نمایش داده خواهد شد
  • در صورت  مشاهده  بهم ریختگی احتمالی در متون بالا ،دلیل آن کپی کردن این مطالب از داخل اسلاید ها میباشد ودر فایل اصلی این پاورپوینت،به هیچ وجه بهم ریختگی وجود ندارد
  • در صورتی که اسلاید ها داری جدول و یا عکس باشند در متون پاورپوینت قرار نخواهند گرفت.
  • هدف فروشگاه جهت کمک به سیستم آموزشی برای دانشجویان و دانش آموزان میباشد .

 



 « پرداخت آنلاین »


دانلود با لینک مستقیم


پاورپوینت الگوریتم های ژنتیک