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Extension des Programmes Génétiques pour l’apprentissage supervisé à partir de très larges Bases de Données (Big data)

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Academic year: 2021

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Figure 1.5 – Les croisements à échange de fragments : à 1 point, à 2 points et le croisement uniforme.
Figure 1.8 – Roue de loterie pour une population de 4 individus avec f ( x 1 ) =
Figure 1.10 – Exemple d’arbres syntaxiques obtenus par Programmation Génétique (a) où l’espace exploré est l’espace des programmes LISP, et en représentation fonctionnelle linéaire (b) où l’espace exploré est celui des polynômes réels à 2 variables.
Figure 1.11 – Création d’un arbre contenant 5 nœuds avec une profondeur maxi- maxi-male égale à 2 en utilisant la méthode Grow
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GP basée sur les piles (SGP) Conclusion Résultats Contexte et motivations Contrôler la fréquence d’échantillonnage

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