<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"><channel><title>Machine Learning on Jice Lavocat</title><link>https://jice.lavocat.name/tags/machine-learning/</link><description>Recent content in Machine Learning on Jice Lavocat</description><generator>Hugo</generator><language>fr-FR</language><copyright>All rights reserved - 2016</copyright><lastBuildDate>Tue, 07 Jul 2009 00:00:00 +0000</lastBuildDate><atom:link href="https://jice.lavocat.name/tags/machine-learning/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>Classical algorithm for the Majority Problem</title><link>https://jice.lavocat.name/blog/2009/classical-algorithm-for-the-majority-problem/</link><pubDate>Tue, 07 Jul 2009 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://jice.lavocat.name/blog/2009/classical-algorithm-for-the-majority-problem/</guid><description>&lt;h2 id="presentation-of-the-problem-"&gt;Presentation of the problem :&lt;/h2&gt;
&lt;p style="text-align: justify;"&gt;
 The majority problem is equivalent to the perceptron learning. For each $$a \in \mathbb{Z}_n$$ define a function $$m_a : \mathbb{Z}_2^N \rightarrow \mathbb{Z}_2$$ :
&lt;/p&gt;
&lt;p style="text-align: center;"&gt;
 $$m_a(x)= \begin{cases} 1 &amp; \text{ if } wt(a-x)\leq n/2 \\0 &amp; \text{ otherwise } \end{cases}$$
&lt;/p&gt;
&lt;p style="text-align: justify;"&gt;
 Where wt is the weight of a bit-string (number of 1).
&lt;/p&gt;
&lt;p style="text-align: justify;"&gt;
 Alternatively we can write : $$ m_a(x) = \Theta (n/2 &amp;#8211; wt(x-a) )$$.
&lt;/p&gt;</description></item><item><title>Cours sur le web sémantique</title><link>https://jice.lavocat.name/blog/2009/cours-sur-le-web-s%C3%A9mantique/</link><pubDate>Sun, 01 Feb 2009 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://jice.lavocat.name/blog/2009/cours-sur-le-web-s%C3%A9mantique/</guid><description>&lt;p style="text-align: justify;"&gt;
 Un petit post pour vous donner des liens concernant le web sémantique. A l&amp;#8217;origine ce thread sur Facebook : &lt;a title="Cours sur le web sémantique" href="http://www.facebook.com/group.php?sid=a1ac36aed290f27e620b1594536f34ba&amp;gid=27810627729#/topic.php?uid=2220211728&amp;topic=7994" target="_blank"&gt;Semantic web courses&lt;/a&gt;.
&lt;/p&gt;
&lt;p style="text-align: justify;"&gt;
 Bien entend ce qui m&amp;#8217;attire le plus c&amp;#8217;est l&amp;#8217;aspect machine learning, et donc je vous recommande le cours du MIT sur le &lt;a title="Cours sur le machine learning" href="http://ocw.mit.edu/OcwWeb/Electrical-Engineering-and-Computer-Science/6-867Fall-2006/CourseHome/index.htm" target="_blank"&gt;machine leanring&lt;/a&gt; (voir lectures note pour les cours concrets).
&lt;/p&gt;</description></item><item><title>Projet Flowers</title><link>https://jice.lavocat.name/blog/2009/projet-flowers/</link><pubDate>Thu, 08 Jan 2009 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://jice.lavocat.name/blog/2009/projet-flowers/</guid><description>&lt;p style="text-align: justify;"&gt;
 Le projet FLOWERS vise à attribuer à des robots une curiosité, et une envie intrinsèque de découverte. Les thématiques de ce projet couvrent le &lt;strong&gt;machine learning&lt;/strong&gt;, l&amp;#8217;a&lt;strong&gt;pprentissage sémantique&lt;/strong&gt;, et l&amp;#8217;&lt;strong&gt;acquisition d&amp;#8217;un langage&lt;/strong&gt;.</description></item></channel></rss>