Dva modela

Source: http://echo.edres.org:8080/betsy/2models.htm

 

Postoje dvije dominantne Bayesova modela za klasifikaciju teksta, kako se zovu naivne Bayes modele jer pretpostavljamo uvjetnu neovisnost.

Uz Multivarijatne Bernoullijeva modela, svaki esej promatra kao poseban slučaj svih kalibriranim značajke. Kao što je u prikazanom primjeru, prisutnost ili ne-postojanje svih umjerenih mogućnosti se ispituje. Tipičan Bayesova mreža aplikacija, ovaj pristup se koristi u klasifikaciji teksta by Lewis (1992), Kalt i Croft (1996) i drugi.

Pod Bernoullijeva modela, uvjetno vjerojatnost prisutnosti svakog pojma procjenjuje se udio dokumenata unutar svake kategorije koje sadrže pojam. Frekvencije se zasije 1 kako bi se spriječilo nula vjerojatnosti koje a) se naginje jednosmjerno, te b) će dominirati izračune. Ovo Laplacian korekcija. Uvjetni Vjerojatnosti odsutnosti pojma su 1 minus vjerojatnosti pojmovima prisutnosti. Budući da je svaki pojam u vokabularu treba ispitati, ovaj model može taker dugo vremena kako bi izračunali.

Uz Multinomijalni modela, svaki esej se gleda kao na uzorku od kalibriranim značajke. Vjerojatnost svakog rezultat za određenu eseju se izračunava kao umnožak vjerojatnosti značajki sadržanih u eseju. Često se koristi u prepoznavanje govora, gdje se naziva „unigramskoj jezični model”, ovaj pristup je korišten u klasifikaciji teksta u Mitchell (1997), McCallum, Rosenfeld i Mitchell (1998) i drugi.

Pod multinomijalni modela, uvjetno vjerojatnost prisutnosti svakog pojma procjenjuje po učestalosti izraza u svakoj kategoriji podijeljena s učestalošću svih uvjeta unutar kategorije. Opet, Laplacian korekcija se koristi i frekvencije cijepljena 1.

McCallum i Nigam (1998) pokazali su da je nekoliko skupova podataka, multinomijalni model točni kao i točniji od Bernoullijeva modela. Od eseji često zabio temelji na prisutnosti ili odsutnosti mogućnosti, istraživanje je potrebno prije bilo kakve zaključci mogu izvući s obzirom na esej bodovanje.

Uvjetno neovisnosti – naivi Bayes pretpostavka

Naivni Bayes pretpostavka je da red riječi je nevažno, a time i da prisutnost jedne riječi ne utječe na prisutnost ili odsutnost drugu riječ i. To je pretpostavka očito teško povrijeđena na engleskom jeziku. Učinak je da su stražnji klasifikacija vjerojatnosti su ekstremni – često vrlo blizu nule ili jedan. Domingos i Pazzani (1997) pokazali su da je točnost klasifikacije nije ozbiljno utječe kršenja ovih pretpostavki.

Education
Pomaganje djeci u čaroliji

Source: http://www.viviancook.uk/Writings/Shorts/HelpingChildrensSpelling.htm Vivian Cook  Kako djeca uče riječi Kako engleska djeca razvijaju sposobnost pisanja? Čini se zastrašujući i zastrašujući zadatak, posebno roditeljima koji se ne mogu sjetiti kako su to sami napravili i ne znaju kako pomoći djetetu. Prva opća poanta je zapamtiti da djeca prolaze niz faza u razvoju pravopisa, …

Education
Etiketa i učtivost u učionici

Source: http://math.scu.edu/~dsmolars/class.html D. C. Smolarski, S.J. ODRICANJE: Sadržaj ove stranice, s izuzetkom tekstova citiranog doslovno iz službenih sveučilišnih publikacija, predstavlja mišljenja i sklonosti autora i ne bi se trebao tumačiti kao službena politika Sveučilišta Santa Clara ili njegovog Odjela za matematiku i računalne znanosti. Ipak, uspoređujući s sličnim informativnim stranicama u …

Education
Cliffordova algebra na geometrijski proračun

Source: http://geocalc.clas.asu.edu/html/CA_to_GC.html David Hestenes i Garret Sobczyk © Kluwer. Prvo objavljeno 1984. godine; ponovno ispisano s ispravkama 1992. godine. [Sljedeće veze pružaju nekoliko opcija za naručivanje ove knjige: Springer, Amazon, Google Books] Geometrijski proračun je jezik za izražavanje i analiziranje čitavog niza geometrijskih pojmova u matematici. Cliffordova algebra pruža gramatiku. Složeni brojevi, kvarterioni, …