My presentation at the http://neuroinformatics2017.org (Kuala Lumpur, Malaysia) on FAIR and FAIRsharing (previously BioSharing); metadata standards and their implementation by databases/repositories and adoption by journals' and funders' data policies.
Outlier analysis is used to identify outliers, which are data objects that are inconsistent with the general behavior or model of the data. There are two main types of outlier detection - statistical distribution-based detection, which identifies outliers based on how far they are from the average statistical distribution, and distance-based detection, which finds outliers based on how far they are from other data objects. Outlier analysis is useful for tasks like fraud detection, where outliers may indicate fraudulent activity that is different from normal patterns in the data.
Spark Summit EU 2015: Combining the Strengths of MLlib, scikit-learn, and RDatabricks
This talk discusses integrating common data science tools like Python pandas, scikit-learn, and R with MLlib, Spark’s distributed Machine Learning (ML) library. Integration is simple; migration to distributed ML can be done lazily; and scaling to big data can significantly improve accuracy. We demonstrate integration with a simple data science workflow. Data scientists often encounter scaling bottlenecks with single-machine ML tools. Yet the overhead in migrating to a distributed workflow can seem daunting. In this talk, we demonstrate such a migration, taking advantage of Spark and MLlib’s integration with common ML libraries. We begin with a small dataset which runs on a single machine. Increasing the size, we hit bottlenecks in various parts of the workflow: hyperparameter tuning, then ETL, and eventually the core learning algorithm. As we hit each bottleneck, we parallelize that part of the workflow using Spark and MLlib. As we increase the dataset and model size, we can see significant gains in accuracy. We end with results demonstrating the impressive scalability of MLlib algorithms. With accuracy comparable to traditional ML libraries, combined with state-of-the-art distributed scalability, MLlib is a valuable new tool for the modern data scientist.
This document provides an introduction to logistic regression. It outlines key features such as using a logistic function to model a binary dependent variable that can take on values of 0 or 1. Logistic regression is a linear method that uses the logistic function to transform predictions. The document discusses applications in machine learning, medical science, social science, and industry. It also provides details on logistic regression models, including converting linear variables to logistic variables using a sigmoid function and examining the effects of varying the logistic growth and midpoint parameters on the logistic regression curve.
Birliktelik Kuralları Kullanılarak Pazar Sepeti Analizi (Market Basket Analys...Metin Uslu
Birliktelik Kuralları Kullanılarak Pazar Sepeti Analizi (Market Basket Analysis Using Association Rules)
Birliktelik Kuralları yöntemlerinden Apriori algoritması kullanılarak 11 değişken ve 1000 gözlemden oluşan veri seti kullanılarak birliktelik kuralları oluşturulmuştur. Burada amaç müşterilerin satın aldıkları ürünler arasındaki birliktelik ilişkisini bulmak, bu ilişki verisi doğrultusunda müşterilerin satın alma alışkanlıklarını tespit etmektir. Uygulama sonucunda müşterilerin satın aldıkları ürünlere ilişkin destek, güven ölçütü değerleri bulunmuş ve web grafiği ilişkiler gösterilmiştir. Çalışma IBM SPSS Modeler paket programı kullanılarak gerçekleştirilmiştir.
- Big data refers to large volumes of data from various sources that is analyzed to reveal patterns, trends, and associations.
- The evolution of big data has seen it grow from just volume, velocity, and variety to also include veracity, variability, visualization, and value.
- Analyzing big data can provide hidden insights and competitive advantages for businesses by finding trends and patterns in large amounts of structured and unstructured data from multiple sources.
Logistic regression is used when the dependent variable is dichotomous (has two possible outcomes) and can be applied to predict group membership. It forms a best-fitting equation to maximize the probability of correctly classifying cases into categories based on the independent variables. The logistic regression equation transforms the dependent variable into a probability rather than a numerical value to address limitations of linear regression for dichotomous outcomes.
The document discusses concepts in social network analysis including measuring networks through embedding measures and positions/roles of nodes. It covers network measures such as reciprocity, transitivity, clustering, density, and the E-I index. It also discusses positions like structural equivalence and regular equivalence and how to compute positional similarity through adjacency matrices.
My presentation at the http://neuroinformatics2017.org (Kuala Lumpur, Malaysia) on FAIR and FAIRsharing (previously BioSharing); metadata standards and their implementation by databases/repositories and adoption by journals' and funders' data policies.
Outlier analysis is used to identify outliers, which are data objects that are inconsistent with the general behavior or model of the data. There are two main types of outlier detection - statistical distribution-based detection, which identifies outliers based on how far they are from the average statistical distribution, and distance-based detection, which finds outliers based on how far they are from other data objects. Outlier analysis is useful for tasks like fraud detection, where outliers may indicate fraudulent activity that is different from normal patterns in the data.
Spark Summit EU 2015: Combining the Strengths of MLlib, scikit-learn, and RDatabricks
This talk discusses integrating common data science tools like Python pandas, scikit-learn, and R with MLlib, Spark’s distributed Machine Learning (ML) library. Integration is simple; migration to distributed ML can be done lazily; and scaling to big data can significantly improve accuracy. We demonstrate integration with a simple data science workflow. Data scientists often encounter scaling bottlenecks with single-machine ML tools. Yet the overhead in migrating to a distributed workflow can seem daunting. In this talk, we demonstrate such a migration, taking advantage of Spark and MLlib’s integration with common ML libraries. We begin with a small dataset which runs on a single machine. Increasing the size, we hit bottlenecks in various parts of the workflow: hyperparameter tuning, then ETL, and eventually the core learning algorithm. As we hit each bottleneck, we parallelize that part of the workflow using Spark and MLlib. As we increase the dataset and model size, we can see significant gains in accuracy. We end with results demonstrating the impressive scalability of MLlib algorithms. With accuracy comparable to traditional ML libraries, combined with state-of-the-art distributed scalability, MLlib is a valuable new tool for the modern data scientist.
This document provides an introduction to logistic regression. It outlines key features such as using a logistic function to model a binary dependent variable that can take on values of 0 or 1. Logistic regression is a linear method that uses the logistic function to transform predictions. The document discusses applications in machine learning, medical science, social science, and industry. It also provides details on logistic regression models, including converting linear variables to logistic variables using a sigmoid function and examining the effects of varying the logistic growth and midpoint parameters on the logistic regression curve.
Birliktelik Kuralları Kullanılarak Pazar Sepeti Analizi (Market Basket Analys...Metin Uslu
Birliktelik Kuralları Kullanılarak Pazar Sepeti Analizi (Market Basket Analysis Using Association Rules)
Birliktelik Kuralları yöntemlerinden Apriori algoritması kullanılarak 11 değişken ve 1000 gözlemden oluşan veri seti kullanılarak birliktelik kuralları oluşturulmuştur. Burada amaç müşterilerin satın aldıkları ürünler arasındaki birliktelik ilişkisini bulmak, bu ilişki verisi doğrultusunda müşterilerin satın alma alışkanlıklarını tespit etmektir. Uygulama sonucunda müşterilerin satın aldıkları ürünlere ilişkin destek, güven ölçütü değerleri bulunmuş ve web grafiği ilişkiler gösterilmiştir. Çalışma IBM SPSS Modeler paket programı kullanılarak gerçekleştirilmiştir.
- Big data refers to large volumes of data from various sources that is analyzed to reveal patterns, trends, and associations.
- The evolution of big data has seen it grow from just volume, velocity, and variety to also include veracity, variability, visualization, and value.
- Analyzing big data can provide hidden insights and competitive advantages for businesses by finding trends and patterns in large amounts of structured and unstructured data from multiple sources.
Logistic regression is used when the dependent variable is dichotomous (has two possible outcomes) and can be applied to predict group membership. It forms a best-fitting equation to maximize the probability of correctly classifying cases into categories based on the independent variables. The logistic regression equation transforms the dependent variable into a probability rather than a numerical value to address limitations of linear regression for dichotomous outcomes.
The document discusses concepts in social network analysis including measuring networks through embedding measures and positions/roles of nodes. It covers network measures such as reciprocity, transitivity, clustering, density, and the E-I index. It also discusses positions like structural equivalence and regular equivalence and how to compute positional similarity through adjacency matrices.
This document provides an overview of logistic regression. It begins by defining logistic regression as a specialized form of regression used when the dependent variable is dichotomous while the independent variables can be of any type. It notes logistic regression allows prediction of discrete variables from continuous and discrete predictors without assumptions about variable distributions. The document then discusses why logistic regression is used when assumptions of other regressions like normality and equal variance are violated. It also outlines how to perform and interpret logistic regression including assessing model fit. Finally, it provides an example research question and hypotheses about predicting solar panel adoption using household income and mortgage as predictors.
This document provides an overview of logistic regression, including when and why it is used, the theory behind it, and how to assess logistic regression models. Logistic regression predicts the probability of categorical outcomes given categorical or continuous predictor variables. It relaxes the normality and linearity assumptions of linear regression. The relationship between predictors and outcomes is modeled using an S-shaped logistic function. Model fit, predictors, and interpretations of coefficients are discussed.
Regression Analysis presentation by Al Arizmendez and Cathryn LottierAl Arizmendez
We present an overview of regression analysis, theoretical construct, then provide a graphic representation before performing multiple regression analysis step by step using SPSS (audio files accompany the tutorial).
Model Compression (NanheeKim)
@NanheeKim @nh9k
질문이 있으면 언제든지 연락주세요!
공부한 것을 바탕으로 작성한 ppt입니다.
출처는 슬라이드 마지막에 있습니다!
Please, feel free to contact me, if you have any questions!
github: https://github.com/nh9k
email: kimnanhee97@gmail.com
From Target to Product - Accelerating the Drug Lifecycle with Knowledge Graph...Neo4j
Graph databases have transformed drug discovery and biotech applications by efficiently capturing complex, interconnected data. Researchers leverage graph databases to identify therapeutic targets, predict drug-target interactions, and explore off-target effects. Integrating diverse data sources within a unified framework facilitates comprehensive insights, biomarker discovery, and personalized medicine. Graph databases also enhance collaboration and knowledge sharing. In clinical trials, these graph databases optimize patient cohort identification, trial design, and outcome analysis. Successful applications include drug repurposing, adverse reaction prediction, and molecular pathway exploration. Graph databases empower advancements in therapeutics, precision medicine, and personalized healthcare.
This inspirational presentation provides an overview of graph database use cases in pharma and how Novo Nordisk can benefit even more from using Neo4j.
Presented by Dr. Alex Jarasch, Technical Consultant in Pharma & Life Sciences, Neo4j
Graphs in Retail: Know Your Customers and Make Your Recommendations Engine LearnNeo4j
This document provides an overview and agenda for a presentation on using graph databases like Neo4j for retail applications. The presentation covers introducing graph databases and Neo4j, discussing retail data types, and demonstrating use cases for customer 360 views, recommendations, supply chain management, and other areas. Case studies are presented on using Neo4j for real-time recommendations at a large retailer and real-time promotions at a top US retailer. The document concludes with an invitation for questions.
This document provides an overview of clustering and classification techniques. It defines clustering as organizing objects into groups of similar objects and discusses common clustering algorithms like k-means and hierarchical clustering. It also provides examples of how k-means works and references for further information.
Andrea Bielli, IT Architect Global Digital Solution, Enel
Davide Gimondo, Software Engineer, Enel
Enel mostra come neo4j aiuta nella gestione delle reti elettriche in 8 paesi nel mondo.
Con l’obiettivo di ottimizzare gli algoritmi di percorrenza della rete elettrica, in modo da rendere le reti sempre più efficienti e resilienti.
L’obiettivo di Enel è una gestione ottimale della topologia della rete per garantire gli obiettivi del gruppo: la transizione energetica e l’elettrificazione dei paesi in cui opera, verso l’obiettivo Net Zero, relativo alla riduzione delle emissioni nella produzione e distribuzione dell’energia elettrica.
PG STAT 531 Lecture 4 Exploratory Data AnalysisAashish Patel
The document discusses exploratory data analysis (EDA). It defines EDA as an approach to maximize understanding of a data set by using graphical and quantitative techniques to uncover structure, extract important variables, detect outliers, test assumptions, and develop models. The document contrasts EDA with classical and Bayesian data analysis approaches and discusses specific graphical and quantitative techniques used in EDA like histograms, mean plots, hypothesis testing, and probability distributions.
Big social data analytics - social network analysis Jari Jussila
This document discusses social network analysis and visualization of Twitter data using tools like Gephi. It provides steps to collect Twitter data using an API script, create a network file from the data, and calculate network metrics and visualize the network in Gephi. Key aspects covered include extracting tweet data, creating a network file with NetworkX, uploading files to PythonAnywhere to run the script, and analyzing and visualizing the resulting network in Gephi to understand information diffusion on Twitter.
data mining, data preprocessing, data cleaning, knowledge discovery, association, classification, clustering, introduction, why data mining, application
This document outlines a presentation on Multivariate Analysis of Variance (MANOVA) given by Prof. Dr. Izani Ibrahim at the National University of Malaysia. The presentation introduces MANOVA and compares it to ANOVA, explaining that MANOVA can test for differences across multiple dependent variables simultaneously based on categorical independent variables. It discusses the geometry of MANOVA and how centroids represent groups in multivariate space. It also covers assumptions, test statistics like Pillai Trace and Hotelling Trace, and comparisons between MANOVA and Discriminant Analysis.
For the full video of this presentation, please visit: https://www.edge-ai-vision.com/2021/10/person-re-identification-and-tracking-at-the-edge-challenges-and-techniques-a-presentation-from-the-university-of-auckland/
Morteza Biglari-Abhari, Senior Lecturer at the University of Auckland, presents the “Person Re-Identification and Tracking at the Edge: Challenges and Techniques” tutorial at the May 2021 Embedded Vision Summit.
Numerous video analytics applications require understanding how people are moving through a space, including the ability to recognize when the same person has moved outside of the camera’s view and then back into the camera’s view, or when a person has passed from the view of one camera to the view of another. This capability is referred to as person re-identification and tracking. It’s an essential technique for applications such as surveillance for security, health and safety monitoring in healthcare and industrial facilities, intelligent transportation systems and smart cities. It can also assist in gathering business intelligence such as monitoring customer behavior in shopping environments. Person re-identification is challenging.
In this talk, Biglari-Abhari discusses the key challenges and current approaches for person re-identification and tracking, as well as his initial work on multi-camera systems and techniques to improve accuracy, especially fusing appearance and spatio-temporal models. He also briefly discusses privacy-preserving techniques, which are critical for some applications, as well as challenges for real-time processing at the edge.
GSK: How Knowledge Graphs Improve Clinical Reporting WorkflowsNeo4j
This document discusses GSK's efforts to use knowledge graphs to improve clinical reporting workflows. It describes GSK's current multi-step clinical data flow process and the resources required. The document envisions a future where a clinical knowledge graph could provide a single connected data model, parallel processing, and accelerated decision making. GSK plans to test building a minimum viable product knowledge graph to ingest and analyze clinical trial data and derive metrics. The goal is to demonstrate feasibility and inform further development through a phased agile approach.
These are some slides I use in my Multivariate Statistics course to teach psychology graduate student the basics of structural equation modeling using the lavaan package in R. Topics are at an introductory level, for someone without prior experience with the topic.
Dimensionality Reduction and feature extraction.pptxSivam Chinna
Dimensionality reduction, or dimension reduction, is the transformation of data from a high-dimensional space into a low-dimensional space so that the low-dimensional representation retains some meaningful properties of the original data, ideally close to its intrinsic dimension.
Neo4j in Production: A look at Neo4j in the Real WorldNeo4j
This document summarizes a presentation about graph databases and Neo4j. It includes case studies of companies like Walmart and Adidas using Neo4j for real-time recommendations. It also discusses how graph databases are better suited than relational databases for recommendation systems because they can easily model relationships between users, products, and transactions. A demo is shown of using Cypher queries to build a recommendation engine in Neo4j by loading product, customer, and order data. The document concludes by providing resources for moving forward with Neo4j.
This document provides an overview of support vector machines (SVMs), including their basic concepts, formulations, and applications. SVMs are supervised learning models that analyze data, recognize patterns, and are used for classification and regression. The document explains key SVM properties, the concept of finding an optimal hyperplane for classification, soft margin SVMs, dual formulations, kernel methods, and how SVMs can be used for tasks beyond binary classification like regression, anomaly detection, and clustering.
This document provides an overview of logistic regression. It begins by defining logistic regression as a specialized form of regression used when the dependent variable is dichotomous while the independent variables can be of any type. It notes logistic regression allows prediction of discrete variables from continuous and discrete predictors without assumptions about variable distributions. The document then discusses why logistic regression is used when assumptions of other regressions like normality and equal variance are violated. It also outlines how to perform and interpret logistic regression including assessing model fit. Finally, it provides an example research question and hypotheses about predicting solar panel adoption using household income and mortgage as predictors.
This document provides an overview of logistic regression, including when and why it is used, the theory behind it, and how to assess logistic regression models. Logistic regression predicts the probability of categorical outcomes given categorical or continuous predictor variables. It relaxes the normality and linearity assumptions of linear regression. The relationship between predictors and outcomes is modeled using an S-shaped logistic function. Model fit, predictors, and interpretations of coefficients are discussed.
Regression Analysis presentation by Al Arizmendez and Cathryn LottierAl Arizmendez
We present an overview of regression analysis, theoretical construct, then provide a graphic representation before performing multiple regression analysis step by step using SPSS (audio files accompany the tutorial).
Model Compression (NanheeKim)
@NanheeKim @nh9k
질문이 있으면 언제든지 연락주세요!
공부한 것을 바탕으로 작성한 ppt입니다.
출처는 슬라이드 마지막에 있습니다!
Please, feel free to contact me, if you have any questions!
github: https://github.com/nh9k
email: kimnanhee97@gmail.com
From Target to Product - Accelerating the Drug Lifecycle with Knowledge Graph...Neo4j
Graph databases have transformed drug discovery and biotech applications by efficiently capturing complex, interconnected data. Researchers leverage graph databases to identify therapeutic targets, predict drug-target interactions, and explore off-target effects. Integrating diverse data sources within a unified framework facilitates comprehensive insights, biomarker discovery, and personalized medicine. Graph databases also enhance collaboration and knowledge sharing. In clinical trials, these graph databases optimize patient cohort identification, trial design, and outcome analysis. Successful applications include drug repurposing, adverse reaction prediction, and molecular pathway exploration. Graph databases empower advancements in therapeutics, precision medicine, and personalized healthcare.
This inspirational presentation provides an overview of graph database use cases in pharma and how Novo Nordisk can benefit even more from using Neo4j.
Presented by Dr. Alex Jarasch, Technical Consultant in Pharma & Life Sciences, Neo4j
Graphs in Retail: Know Your Customers and Make Your Recommendations Engine LearnNeo4j
This document provides an overview and agenda for a presentation on using graph databases like Neo4j for retail applications. The presentation covers introducing graph databases and Neo4j, discussing retail data types, and demonstrating use cases for customer 360 views, recommendations, supply chain management, and other areas. Case studies are presented on using Neo4j for real-time recommendations at a large retailer and real-time promotions at a top US retailer. The document concludes with an invitation for questions.
This document provides an overview of clustering and classification techniques. It defines clustering as organizing objects into groups of similar objects and discusses common clustering algorithms like k-means and hierarchical clustering. It also provides examples of how k-means works and references for further information.
Andrea Bielli, IT Architect Global Digital Solution, Enel
Davide Gimondo, Software Engineer, Enel
Enel mostra come neo4j aiuta nella gestione delle reti elettriche in 8 paesi nel mondo.
Con l’obiettivo di ottimizzare gli algoritmi di percorrenza della rete elettrica, in modo da rendere le reti sempre più efficienti e resilienti.
L’obiettivo di Enel è una gestione ottimale della topologia della rete per garantire gli obiettivi del gruppo: la transizione energetica e l’elettrificazione dei paesi in cui opera, verso l’obiettivo Net Zero, relativo alla riduzione delle emissioni nella produzione e distribuzione dell’energia elettrica.
PG STAT 531 Lecture 4 Exploratory Data AnalysisAashish Patel
The document discusses exploratory data analysis (EDA). It defines EDA as an approach to maximize understanding of a data set by using graphical and quantitative techniques to uncover structure, extract important variables, detect outliers, test assumptions, and develop models. The document contrasts EDA with classical and Bayesian data analysis approaches and discusses specific graphical and quantitative techniques used in EDA like histograms, mean plots, hypothesis testing, and probability distributions.
Big social data analytics - social network analysis Jari Jussila
This document discusses social network analysis and visualization of Twitter data using tools like Gephi. It provides steps to collect Twitter data using an API script, create a network file from the data, and calculate network metrics and visualize the network in Gephi. Key aspects covered include extracting tweet data, creating a network file with NetworkX, uploading files to PythonAnywhere to run the script, and analyzing and visualizing the resulting network in Gephi to understand information diffusion on Twitter.
data mining, data preprocessing, data cleaning, knowledge discovery, association, classification, clustering, introduction, why data mining, application
This document outlines a presentation on Multivariate Analysis of Variance (MANOVA) given by Prof. Dr. Izani Ibrahim at the National University of Malaysia. The presentation introduces MANOVA and compares it to ANOVA, explaining that MANOVA can test for differences across multiple dependent variables simultaneously based on categorical independent variables. It discusses the geometry of MANOVA and how centroids represent groups in multivariate space. It also covers assumptions, test statistics like Pillai Trace and Hotelling Trace, and comparisons between MANOVA and Discriminant Analysis.
For the full video of this presentation, please visit: https://www.edge-ai-vision.com/2021/10/person-re-identification-and-tracking-at-the-edge-challenges-and-techniques-a-presentation-from-the-university-of-auckland/
Morteza Biglari-Abhari, Senior Lecturer at the University of Auckland, presents the “Person Re-Identification and Tracking at the Edge: Challenges and Techniques” tutorial at the May 2021 Embedded Vision Summit.
Numerous video analytics applications require understanding how people are moving through a space, including the ability to recognize when the same person has moved outside of the camera’s view and then back into the camera’s view, or when a person has passed from the view of one camera to the view of another. This capability is referred to as person re-identification and tracking. It’s an essential technique for applications such as surveillance for security, health and safety monitoring in healthcare and industrial facilities, intelligent transportation systems and smart cities. It can also assist in gathering business intelligence such as monitoring customer behavior in shopping environments. Person re-identification is challenging.
In this talk, Biglari-Abhari discusses the key challenges and current approaches for person re-identification and tracking, as well as his initial work on multi-camera systems and techniques to improve accuracy, especially fusing appearance and spatio-temporal models. He also briefly discusses privacy-preserving techniques, which are critical for some applications, as well as challenges for real-time processing at the edge.
GSK: How Knowledge Graphs Improve Clinical Reporting WorkflowsNeo4j
This document discusses GSK's efforts to use knowledge graphs to improve clinical reporting workflows. It describes GSK's current multi-step clinical data flow process and the resources required. The document envisions a future where a clinical knowledge graph could provide a single connected data model, parallel processing, and accelerated decision making. GSK plans to test building a minimum viable product knowledge graph to ingest and analyze clinical trial data and derive metrics. The goal is to demonstrate feasibility and inform further development through a phased agile approach.
These are some slides I use in my Multivariate Statistics course to teach psychology graduate student the basics of structural equation modeling using the lavaan package in R. Topics are at an introductory level, for someone without prior experience with the topic.
Dimensionality Reduction and feature extraction.pptxSivam Chinna
Dimensionality reduction, or dimension reduction, is the transformation of data from a high-dimensional space into a low-dimensional space so that the low-dimensional representation retains some meaningful properties of the original data, ideally close to its intrinsic dimension.
Neo4j in Production: A look at Neo4j in the Real WorldNeo4j
This document summarizes a presentation about graph databases and Neo4j. It includes case studies of companies like Walmart and Adidas using Neo4j for real-time recommendations. It also discusses how graph databases are better suited than relational databases for recommendation systems because they can easily model relationships between users, products, and transactions. A demo is shown of using Cypher queries to build a recommendation engine in Neo4j by loading product, customer, and order data. The document concludes by providing resources for moving forward with Neo4j.
This document provides an overview of support vector machines (SVMs), including their basic concepts, formulations, and applications. SVMs are supervised learning models that analyze data, recognize patterns, and are used for classification and regression. The document explains key SVM properties, the concept of finding an optimal hyperplane for classification, soft margin SVMs, dual formulations, kernel methods, and how SVMs can be used for tasks beyond binary classification like regression, anomaly detection, and clustering.
In machine learning, support vector machines (SVMs, also support vector networks[1]) are supervised learning models with associated learning algorithms that analyze data and recognize patterns, used for classification and regression analysis. The basic SVM takes a set of input data and predicts, for each given input, which of two possible classes forms the output, making it a non-probabilistic binary linear classifier.
This document summarizes a lecture on linear support vector machines (SVMs) in the dual formulation. It begins with an overview of linear SVMs and their optimization as a quadratic program with inequality constraints. It then derives the dual formulation of the linear SVM problem, which involves maximizing an objective function over Lagrange multipliers while satisfying constraints. The Karush-Kuhn-Tucker conditions for optimality are described, involving stationarity, primal feasibility, dual feasibility, and complementarity. Finally, the dual formulation is presented, which involves maximizing a function of the Lagrange multipliers without the primal variables w and b.
Analysis of Classification Techniques based on SVM for Face RecognitionEditor Jacotech
This document summarizes and compares several techniques for face recognition using support vector machines (SVMs). It discusses techniques that use 2D and 3D radial geodesics, Gabor features, heuristic and divisional incremental SVM algorithms, feature dimension reduction with DCT/SVM, 2DLDA with SVM, and an incremental SVM learning algorithm combined with clustering. The techniques are evaluated based on their recognition rates on various databases and their pros and cons are outlined. In general, the techniques that combine feature extraction methods like Gabor features or 2DLDA with SVM classification achieve high recognition rates between 86.9-96.18% but have limitations regarding complexity, dependence on image characteristics, or practical implementation.
This document provides an overview of linear support vector machines (SVMs) for classification. It discusses how SVMs find the optimal separating hyperplane between two classes by maximizing the margin, or distance between the closest data points of each class.
The problem of finding this optimal hyperplane is formulated as a quadratic programming problem that minimizes the norm of the weight vector subject to constraints requiring data points to lie on the correct side of the margin. Alternately, the problem can be formulated as a linear program that minimizes the L1 norm of the weight vector.
Finally, the document outlines the key steps in SVM classification and references further resources on the topic.
A Multi-Objective Genetic Algorithm for Pruning Support Vector MachinesMohamed Farouk
This document summarizes research on using a multi-objective genetic algorithm to prune support vectors from support vector machines. Experiments on four datasets showed the approach could reduce computational complexity by 63-78% by reducing the number of support vectors, without sacrificing training accuracy and sometimes improving test set accuracy. Future work plans to extend the approach to support vector regression and test additional kernel functions.
This document describes how genetic algorithms work through an example. It shows three iterations of a genetic algorithm optimizing a function y=x1-x2, where x1 and x2 are integers between 0-7 and 0-3 respectively. In each iteration, the algorithm calculates the y value for different combinations of x1 and x2. The best solutions are used to generate the values for the next iteration, getting closer to the highest y value each time.
This document describes a hybrid intelligent system for diagnosing myocardial perfusion from cardiac images. It proposes using a backpropagation neural network to classify cardiac SPECT images as normal or abnormal, but notes the neural network's performance is poor. It then adds a fuzzy logic system to model a cardiologist's risk assessment. The fuzzy system takes the neural network's two output values as inputs and outputs a risk level. Fuzzy sets and rules are defined based on a cardiologist's expertise. Heuristics are also added to decrease or increase risk levels based on perfusion levels in images. The hybrid system aims to better model a cardiologist's diagnosis than the neural network alone.
This document discusses support vector machines (SVM), a supervised machine learning algorithm used for classification and regression analysis. It can perform both linear and nonlinear classification by using kernels to transform data into a higher dimension. Common kernels include linear, polynomial, radial basis function (RBF), and sigmoid. The document also mentions using SVM for tasks on Kaggle and provides a study plan and resources for learning more about SVM from Stanford University's CS231n course.
The document discusses support vector machines (SVMs) for classification. It begins by defining classifiers and the difference between classification and clustering. It then introduces SVMs, explaining that they find optimal decision boundaries that separate classes through mapping data points into higher dimensional space. The document outlines linear and non-linear SVMs, describing how non-linear SVMs can find more complex separating structures through kernels. It also discusses supervised learning with SVMs and how to solve the optimization problem to train linear SVMs, including soft-margin classification to handle non-separable data.
This document provides an overview of support vector machines (SVMs). It discusses how SVMs can be used to perform classification tasks by finding optimal separating hyperplanes that maximize the margin between different classes. The document outlines how SVMs solve an optimization problem to find these optimal hyperplanes using techniques like Lagrange duality, kernels, and soft margins. It also covers model selection methods like cross-validation and discusses extensions of SVMs to multi-class classification problems.
This document provides a summary of a lecture on support vector machines (SVMs). The lecture discusses how SVMs find the optimal separating hyperplane between two classes by maximizing the margin between them. It covers both the separable and non-separable cases, and how SVMs can be extended to non-linear classification using kernel tricks. The lecture concludes by mentioning further issues like multi-class classification and algorithms for building SVMs.
Support Vector Machines (SVM) - Text Analytics algorithm introduction 2012Treparel
Introduction to Text Analytics algorithmn and Support Vector Machines (SVM) for modelling Text Analytics applications. Incl. Who is Treparel / Introduction to Text Mining / What is automated Classification and Clustering / Support Vector Machines, SVM
Tweets Classification using Naive Bayes and SVMTrilok Sharma
This document summarizes a project to automatically classify tweets into predefined Wikipedia categories. It discusses using three algorithms - Naive Bayes, SVM, and rule-based - to classify tweets into 11 categories like business, sports, politics etc. It explains the concepts used like removing outliers, stemming, spell checking. Accuracy results using 10-fold cross validation show SVM and rule-based achieving over 80% accuracy on most categories. The project analyzed real-time tweet data using an API and achieved high performance speeds for classification.
This presentation is intended for giving an introduction to Genetic Algorithm. Using an example, it explains the different concepts used in Genetic Algorithm. If you are new to GA or want to refresh concepts , then it is a good resource for you.
2013-1 Machine Learning Lecture 04 - Michael Negnevitsky - Artificial neur…Dongseo University
This document discusses unsupervised learning in artificial neural networks. It begins by introducing unsupervised learning and contrasting it with supervised learning. Next, it covers Hebbian learning, including Hebb's rule and how it can be represented mathematically. Generalized Hebbian learning and competitive learning algorithms are also introduced. Finally, self-organizing maps including Kohonen networks are discussed, along with their architecture and competitive learning rule.
This document discusses identifying competitors and understanding differences between offerings. It begins with an overview of marketing management concepts like demand, power, cost, margin, and allocating marketing expenses. It then covers positioning and perceptual mapping, including coming up with a positioning statement that identifies the target segment, competitor set, and core value propositions. Methods for developing perceptual maps are examined, including similarity-based multidimensional scaling and attribute-based factor analysis. An example perceptual map of the erectile dysfunction market is shown. Group exercises have respondents analyze competitor sets and perceptual maps.
2. BAYESCĠ AĞLAR
Ġnanç ağları (belief networks) olarak da bilinen Bayesci
Ağlar, olasılıksal grafik modelleri ailesinin bir üyesidir.
Olasılıksal grafik modelleri, ilgilenilen problemin kesin
olmayan tanım kümesi hakkındaki bilgiyi temsil etmek
için kullanılır.
Bu grafiklerde düğümler (nodes) raslantı değiĢkenlerini,
düğümler arasındaki bağlar (edges) ise raslantı
değiĢkenleri arasındaki olasılıksal bağımlılık durumlarını
gösterir.
3. BAYESCĠ AĞLAR
Bayesci ağlar, “Yönlü Dönüşsüz Grafik (Directed
Acyclic Graph [DAG])” olarak bilinen bir grafiksel
model yapısına sahiptir.
Bu ağlar, bir raslantı değiĢkenleri kümesinin çok
değiĢkenli olasılık dağılımının etkili bir gösteriminin ve
bu
gösterim
üzerinden
çeĢitli
hesaplamaların
yapılmasını sağlar.
Bayesci ağlar, uzman sistemlerinde, kesin olmayan
uzman görüĢlerinin sisteme girmesini sağlayan önemli
bir yöntemdir.
4. TEMEL KAVRAMLARKOġULLU OLASILIK, BAYES KURALI
Bayesci hesaplamalarda kullanılan temel kavram «koĢullu olasılık» tır.
«P(a|b)=x : b olayı bilindiğinde, a olayının gerçekleşme olasılığı x’tir»
P ab
P a,b
P b
a ve b olayları baĢka bir c olayına koĢullu olabilir.
P a b,c
P a,b|c
P b|c
Bu durumda ilk eĢitlik için Bayes kuralı:
Ġkinci eĢitlik için Bayes kuralı: P b a,c
P ba
P ab P b
P a
P a|b,c P b c
P a|c
5. TEMEL KAVRAMLAR-DAG
kümesi
DAG yapısı, düğümler
ve yönlendirilmiĢ bağlar
kümesi olmak üzere iki kümeden oluĢur.
Düğümler, raslantı değiĢkenlerini temsil eder ve daire
biçiminde gösterilir.
Bağlar ise, değiĢkenler arasındaki doğrudan bağımlılıkları
belirtir ve düğümler arasında çizilen oklarla gösterilir.
Xi ve Xj , ağdaki iki düğüm olmak üzere, Xi düğümünden Xj
düğümüne doğru çizilen bir bağ, karĢılık geldikleri değiĢkenler
arasındaki istatistiksel bağımlılığın bir göstergesidir.
6. TEMEL KAVRAMLAR-DAG
Xi düğümünün, Xj düğümünün ebeveyni (parent);
Xi
düğümünün ise Xi düğümünün çocuğu (child) olduğu
söylenebilir.
Ayrıca, ağdaki bir düğümden çıkan yol üzerinde yer alan
düğümler kümesi “soy düğümler (descendants)”, bir düğüme
gelen yol üzerinde yer alan düğümler kümesi ise “ata
düğümler (ancestors)” olarak tanımlanabilir.
DönüĢsüz grafik yapısı, bir düğümün, kendisinin soy ya da ata
düğümü olmasına izin vermez. Bu durum, düğümlerin çok
değiĢkenli olasılık dağılımlarının çarpanlara ayrılmasında
önemlidir.
7. TEMEL KAVRAMLARKOġULLU BAĞIMSIZLIK
KoĢullu bağımsızlık, bir değiĢkenin ebeveynlerinin
durumları bilindiğinde, bu değiĢkenin, soy değiĢkenleri
dıĢındaki değiĢkenlerden bağımsız olduğu anlamına
gelmektedir.
Bu özellik, değiĢkenlerin çok değiĢkenli olasılık dağılımının
hesaplanmasında kullanılan parametre sayısının azalmasını
sağlar.
8. TEMEL KAVRAMLARKOġULLU BAĞIMSIZLIK
X, Y, Z raslantı değişkenlerinin tanım kümeleri sırasıyla U X ,U Y ,U Z
Bu raslantı değişkenlerinin çok değişkenli olasılık fonksiyonu P X, Y,Z
Bu değişkenlerin aldığı tüm x
UX , y
PX ,Y ,Z x, y,z
UY , z
UZ değerleri için
PX Z x z PY Z y z PZ z
yazılabiliyorsa Z bilindiğinde, X ve Y’nin koşullu bağımsız olduğu söylenir
ve X
X
x
Y Z biçiminde yazılır.
Y Z ise PY Z y z
UX , y
UY , z
0 ve PZ z
0 eşitsizliklerini sağlayan tüm
UZ değerleri için PX Y,Z x y, z
PX Z x z yazılabilir.
9. TEMEL KAVRAMLARKOġULLU OLASILIK TABLOSU
Bayesci ağların nitel kısmı olarak tanımlanan DAG yapısına ek
olarak, bu ağların nicel kısmı olarak tanımlanan parametrelerin
belirlenmesi gerekmektedir.
Bu parametreler, ağdaki her bir düğüme ait koĢullu olasılık
dağılımlarıdır.
Her bir değiĢken için bu koĢullu olasılıklar, yalnızca kendi
ebeveynlerine bağlı olarak tanımlanır.
DeğiĢkenler kesikli olduğunda, koĢullu olasılık dağılımları tablo
biçiminde gösterilir.
Bu tablolarda, ebeveynlerinin aldığı değerlere göre her bir
değiĢkenin aldığı değerler ve bu değerleri alma olasılıkları yer
alır. Bu tablolara “koşullu olasılık tablosu (conditional
probability tables [CPT]) ” adı verilir
10. BAYESCĠ AĞLARTANIM VE ÖZELLĠKLER
Bir Bayesci ağ, bir V
X1,,Xn
raslantı değişkenleri kümesine ilişkin çok
değişkenli olasılık dağılımını temsil eden bir DAG’dır.
Ağ, G ve
olmak üzere iki bileşenden oluşur ve BN
G,
biçiminde
gösterilir.
İlk bileşen G, düğümlerin X1,, Xn raslantı değişkenlerini, düğümler arasındaki
bağların ise bu değişkenler arasındaki doğrudan bağımlılıkları gösterdiği bir
grafik yapısıdır. G grafiği koşullu bağımsızlık varsayımlarını içerir.
Bayesci ağların ikinci bileşeni
, ağdaki parametrelerin kümesini gösterir. Bu
parametreler, Bayesci ağdaki her bir X i raslantı değişkenine ilişkin koşullu
olasılık dağılımlarıdır.
11. BAYESCĠ AĞLARTANIM VE ÖZELLĠKLER
Bir
Xi
raslantı değişkeni için koşullu olasılık dağılımı,
ebeveynlerinin kümesi
i
olmak üzere,
xi
i
PBN Xi
i
X i ’nin G’deki
biçiminde tanımlanır.
Bir raslantı değişkeninin verilen Bayesci ağda bir ebeveyni yoksa bu raslantı
değişkeni için koşullu olasılık dağılımı, marjinal olasılık dağılımına karşılık
gelir.
Her bir değişkene ait marjinal ya da koşullu olasılık dağılımları genel olarak
“yerel olasılık dağılımları (local probability distributions)” olarak adlandırılır.
12. BAYESCĠ AĞLARTANIM VE ÖZELLĠKLER
Bu parametrelerden ve Bayesci ağ yapısından yararlanarak, V
X1,,Xn
için tek bir çok değişkenli olasılık dağılımı tanımlanır ve bu dağılım aşağıdaki
eşitlikten yararlanılarak elde edilir.
Çok değişkenli olasılık dağılımının bu eşitlikten elde edilmesi “zincir kuralı
(chain rule)” olarak adlandırılır .
n
P X1,, Xn
n
P Xi
i 1
i
i 1
Xi
i
13. BAYESCĠ AĞLARÖRNEK
Bir kiĢinin belinin incinmesine neden olan olaylar incelenmek istensin.
Bel incinmesi olayı “Bel (B)” değiĢkeni ile gösterilsin.
Bel incinmesi bel ağrısına neden olabilir. Bel ağrısı, “Ağrı (A)” değiĢkeni
ile gösterilsin.
Bel incinmesinin nedeni yanlıĢ yapılan spor aktivitesi olabilir. Bu olay,
“Spor (Sp)” değiĢkeni ile temsil edilsin.
Diğer bir neden ise, kiĢinin iĢ yerinde oturduğu sandalyenin konforsuz
olması olabilir. KiĢinin sandalyesinin konforsuz olması durumu,
“Sandalye (Sa)” değiĢkeni ile gösterilsin. Bu neden söz konusu
olduğunda, bu kiĢinin iĢ arkadaĢlarının da benzer bir bel problemine
sahip olup olmadıkları da araĢtırılabilir. Bu durumda ilgili değiĢken “İş
Arkadaşı (İa)” olarak alınabilir.
Bu problemdeki tüm değiĢkenler iki düzeyli ve bu düzeyler “Doğru (D)”
ve “YanlıĢ (Y)” biçimindedir.
14. •
•
D Sa P İa
Y
P Sp
D P Sp
P A
DB
P A
Sa ve Sp değiĢkenleri
marjinal olarak bağımsızdır
ancak B değiĢkeni
verildiğinde bu değiĢkenler
koĢullu bağımlı olur.
•
Sa değiĢkeni verildiğinde,
Ġa ve B değiĢkenleri koĢullu
bağımsız olur. B
verildiğinde ise A
değiĢkeni, Sa ve Sp
değiĢkenlerinden koĢullu
bağımsız olur.
Y
P B
Y Sa
KoĢullu bağımsızlık
varsayımından
yararlanarak,
•
P İa
D P Sa
Bu örnekte B düğümünün
ebeveynleri Sa ve Sp’dir. A
düğümü, B’nin çocuğu;
Ġa’nın ebeveyni ise Sa’dır.
•
P Sa
Tüm düğümler için CPT,
ilgili düğümün yanında
verilmiĢtir.
D Sa,Sp
P B
Y Sa,Sp
YB
Çok değişkenli olasılık dağılımı:
P Sa,Sp,İa,B,A
P Sa P Sp P İa Sp,Sa P B İa,Sp,Sa P A B,İa,Sp,Sa
Koşullu bağımsızlık özelliğinden yararlanılarak:
P Sa,Sp,İa,B,A
P Sa P Sp P İa Sa P B Sp,Sa P A B
Böylece, modeldeki parametre sayısı
25 1 31 ’den 10’a düşer. Parametre
sayısında bu azalış modeldeki çıkarsamaların, hesaplamaların ve öğrenmenin
gerçekleştirilmesinde büyük kolaylıklar sağlar.
15. BAYESCĠ AĞLARD-AYRILIK ÖZELLĠĞĠ
Bir Bayesci ağa yeni bilgi girdiğinde
ağdaki
değiĢkenlerin
bağımsızlık
durumuna
d-ayrılık
özelliğinden
yararlanılarak karar verilir.
Nedensel bir ağda yer alan iki değiĢken A
ve B olmak üzere, bu değiĢkenler
arasındaki tüm yolları kesen bir C
değiĢkeni varsa ve
A ile B arasında dizisel (serial) ya da
yayılan (diverging) bağ varsa ve C’nin
durumu biliniyorsa ya da
A ile B arasında birleĢen (converging)
bağ varsa ve C ya da C’nin soy
düğümleri hakkında herhangi bir
bilgi yoksa,
A ile B değiĢkenlerinin “d-ayrı (d-seperated)”
olduğu söylenebilir. A ile B, d-ayrı değil ise,
“d-bağlı (d-connected)”dır.
Dizisel Bağ:
Ayrılan Bağ:
BirleĢen Bağ:
16. BAYESCĠ AĞLARDA ÇIKARSAMA
Bayesci ağlarda çıkarsamalar, ilgilenilen değiĢkenlerin marjinal
dağılımları hesaplanarak (ilgisiz değiĢkenler üzerinden çok
değiĢkenli olasılık dağılımının toplamı alınarak) yapılır.
Bayesci ağlarda çıkarsamalar en genel anlamda iki Ģekilde
gerçekleĢtirilir.
Bunlardan ilkinde, bir düğüme ebeveyn düğümleri vasıtasıyla
bağlı olan bilgi düğümlerinden yararlanılarak gerçekleĢtirilir.
Bu hesaplama yöntemi, “yukarıdan aĢağıya çıkarsama” olarak
adlandırılır.
Diğer çıkarsama yönteminde ise, bir düğüme çocuk düğümleri
vasıtasıyla bağlı olan bilgi düğümlerine dayanır. Bu yöntem
“aĢağıdan yukarıya çıkarsama” olarak adlandırılır
17. BAYESCĠ AĞLARDA ÇIKARSAMA
Bir kişinin sırt ağrısı çektiği bilindiğinde ofis sandalyelerinin konforsuz olma olasılığı aşağıdaki gibi
hesaplanır.
P Sa D A
P Sa D,A
D
P Sa D,A
P A
D
D
P Sa D P Sp P İa D P B Sp,Sa D P A
D
DB
Sp,İa,B D,Y
P A
P Sa P Sp P İa Sa P B Sp,Sa P A
D
DB
Sp,İa,B,Sa D,Y
Değişkenlerin iki durumu olduğunda dahi, yukarıdaki eşitliklerden de görüldüğü gibi, çok değişkenli olasılık
dağılımı üzerinden marjinal ve koşullu dağılımları hesaplamak zor ve karmaşıktır. Çok değişkenli olasılık
dağılımı üzerinden işlem yapma süresi, değişken sayısına göre üstel olarak artar. Tüm değişkenler
üzerinden toplam alma işlemi “tam çıkarsama (exact inferfence)” olarak bilinir ve zor bir problemdir. Bu
nedenle literatürde, tam çıkarsama problemlerini ağları sınıflandırarak çözen etkili algoritmalar önerilmiştir.
18. BAYESCĠ AĞLARDA ÇIKARSAMA
Bayesci ağ yapısının oluĢturulması ve ağdaki parametrelerin
belirlenmesi için uzman görüĢlerinden yararlanılır.
Ancak, uygun uzman görüĢüne ulaĢmak her zaman mümkün
değildir.
Güncel uygulamaların çoğunda, konu ile ilgili yeterli uzman
görüĢü elde edilemediği için Bayesci ağların oluĢturulmasında
veri kümesinden yararlanmak gerekmektedir.
Bu konu “Bayesci ağlarda öğrenme problemi” olarak bilinir ve
veri ile önsel bilgi (uzman görüĢü, nedensel iliĢkiler)
verildiğinde ağ yapısının ve parametrelerin tahmin edilmesi
olarak tanımlanır.
19. BAYESCĠ AĞLARDA ÖĞRENME
Ağ yapısının öğrenilmesi, parametrelerin öğrenilmesinden daha zor bir
problemdir. Ayrıca, gizli düğümler ya da kayıp veri gibi kısmi
gözlenebilirlik durumu söz konusu olduğunda baĢka zorluklar da
ortaya çıkar. Genellikle, farklı öğrenme yöntemlerinin önerildiği dört
farklı öğrenme durumu söz konusudur.
Durum BN Yapısı Gözlenebilirlik Önerilen öğrenme yöntemi
1
Biliniyor
Tam
En çok olabilirlik tahmini
2
Biliniyor
Kısmi
EM ya da MCMC
3
Bilinmiyor
Tam
Model uzayının araştırılması
4
Bilinmiyor
Kısmi
EM+Model uzayının araştırılması
20. BAYESCĠ AĞLARDA ÖĞRENME
Bayesci ağ yapısının öğrenilmesinde verilen bir D={x1, x2, …, xn}
öğrenme veri kümesi için em uygun «B» Bayesci ağının bulunması
amaçlanır.
Bunun için de genellikle bir skor fonksiyonundan yararlanılır. Bu skor
fonksiyonlarından en sık kullanılanlar: Bayesci skor fonksiyonu ve en
küçük tanım uzunluğu (minimum discription length-MDL) ilkesine
dayalı bir fonksiyondur.
MDL ilkesi veriyi özetlemeye dayalı olarak öğrenmeyi gerçekleĢtirir. Bu
ilkede amaç, orijinal verinin en kısa tanımını yapabilmektir.
21. BAYESCĠ AĞLARDA ÖĞRENME
B=(G, Θ) bir Bayesci ağ ve D={x1, x2, …, xn} öğrenme veri
kümesi olsun. D verildiğinde B ağına iliĢkin MDL skor
fonksiyonu:
log N
B LL B D
2
|B|, ağdaki parametre sayısıdır.
LL(B|D) ise D bilindiğinde B’nin logaritmik olabilirlik
fonksiyonudur:
MDL B D
LL B D
N
i 1
log PB x i
22. BAYESCĠ AĞ SINIFLANDIRICISI
Bir Bayesci ağ sınıflandırıcısı, C sınıf değiĢkeni, X1, …, Xn diğer
değiĢkenler olmak üzere X=(X1, …, Xn, C) değiĢken kümesi için bir
Bayesci ağdır.
Önceki bölümde verilen öğrenme yöntemleri ile belirlenen ve
P(X1, X2, …, Xn, C) olasılığını modelleyen Bayesci ağ B olsun.
Bu sınıflandırıcı, B modeli üzerinden PB(c| x1, x2, …, xn) sonsal
olasılığını maksimum yapan c sınıflarını belirler.
arg max PB C|X1, X 2 ,, X n
C
Literatürde, sınıflandırma için kullanılan Bayesci ağ yapısını belirleyen
bir çok farklı yaklaĢım vardır.
23. BAYESCĠ AĞ SINIFLANDIRICISI –
NAIVE BAYES SINIFLANDIRICISI
Naive Bayesci ağlarda, her Xi değiĢkeninin tek ebeveyni C sınıf
değiĢkenidir.
Diğer sınıflandırıcıların aksine, oluĢturulması kolaydır, yapısı
önceden belirlenmiĢtir.
Tüm Xi değiĢkenlerinin bağımsız olduğu varsayılır. Gerçeğe
çok uygun bir varsayım olmamasına rağmen, değiĢkenler
arasında çok güçlü iliĢkiler olmadığı sürece diğer bir çok
sınıflandırıcıdan daha iyi sonuçlar vermektedir.
24. BAYESCĠ AĞ SINIFLANDIRICISI – TREE AUGMENTED
NAIVE (TAN) BAYES SINIFLANDIRICISI
TAN sınıflandırıcısında her bir Xi değiĢkeninin bir ya da iki ebeveyni
vardır. Bunlardan bir tanesi sınıf değiĢkeni C, diğeri ise iliĢkili
olduğu baĢka bir Xj (i≠j) değiĢkenidir.
DeğiĢkenler arasında Naive Bayes sınıflandırıcısı ile
modellenemeyecek kadar güçlü iliĢkiler olması durumunda TAN
sınıflandırıcısı kullanılır.
C sınıf değiĢkenine ek olarak değiĢkenler arasına yeni bağlar
eklenebilir ancak bu yeni ağlar ağaç yapısını bozmamalıdır.
25. BAYESCĠ AĞ SINIFLANDIRICISI – TREE
AUGMENTED NAIVE (TAN) BAYES
SINIFLANDIRICISI
En iyi TAN sınıflandırıcısını bulmada kullanılan bir algoritmada,
logaritmik olabilirlik fonksiyonu maksimize edilmeye çalıĢılır. Bu
algoritmada temel düĢünce ilk olarak tam bir ağırlıklandırılmıĢ yönsüz
bir grafik oluĢturmaktır. Bu grafikte Xi ile Xj değiĢkeni arasındaki bağ,
C sınıf değiĢkeni verildiğin de Xi ile Xj arasındaki koĢullu karĢılıklı
bilgidir. Daha sonra, farklı bir algoritma (MWST) ile değiĢkenler
arasındaki bağların yönü belirlenir.
26. BAYESCĠ AĞ SINIFLANDIRICISI – BN AUGMENTED
NAIVE BAYES (BAN) SINIFLANDIRICISI
BAN sınıflandırıcısının TAN sınıflandırıcısından farkı, değiĢkenler
arasındaki bağların ağaç yapısında olma zorunluluğunun
olmamasıdır.
MDL skor fonksiyonu ya da CI (conditional independence) testi
yardımıyla BAN’ın sınıflandırma performansı araĢtırılabilir.
27. BAYESCĠ AĞ SINIFLANDIRICISI – BAYESIAN
MULTI NET
Bu sınıflandırıcı, C sınıf değiĢkeninin her bir düzeyi için farklı bir
Bayesci ağ oluĢturur.
BAN sınıflandırıcılarının genelleĢtirilmiĢ halidir.
C’nin her bir düzeyi için farklı bir grafik yapısı oluĢturulabilir.
DeğiĢkenler arasındaki iliĢkiler için bir kısıt yoktur.
28. BAYESCĠ AĞ SINIFLANDIRICISI – GENEL
BAYESCĠ AĞ (GBN)
Kısıtsız bir BN sınıflandırıcısıdır.
Bundan önceki sınıflandırıcılarda, sınıf değiĢkeni özel bir
değiĢkendir. GBN, sınıf değiĢkenini düğer değiĢkenlerden
ayırmaz. Sınıf değiĢkeninin tüm değiĢkenlerin ebeveyni
olma zorunluluğu yoktur.