Fugu-MT 論文翻訳(概要): Factoring Multidimensional Data to Create a Sophisticated Bayes Classifier

論文の概要: Factoring Multidimensional Data to Create a Sophisticated Bayes Classifier

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.05181v1
Date: Tue, 11 May 2021 16:34:12 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-05-12 16:52:11.671066
Title: Factoring Multidimensional Data to Create a Sophisticated Bayes Classifier
Title（参考訳）: ソフィケーションベイズ分類器作成のための多次元データのファクタリング
Authors: Anthony LaTorre
Abstract要約: 分類データセットの与えられた因子化の限界可能性を計算するための明示的な公式を導出する。これらの確率は、すべての可能な因子分解を順序付けし、データセットが引き出される全体の分布を分解する「最良の」方法を選択するのに使うことができる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: In this paper we derive an explicit formula for calculating the marginal likelihood of a given factorization of a categorical dataset. Since the marginal likelihood is proportional to the posterior probability of the factorization, these likelihoods can be used to order all possible factorizations and select the "best" way to factor the overall distribution from which the dataset is drawn. The best factorization can then be used to construct a Bayes classifier which benefits from factoring out mutually independent sets of variables.
Abstract（参考訳）: 本稿では,分類データセットの因数分解の限界確率を計算するための明示的な式を導出する。限界確率は因子化の後方確率に比例するので、これらの確率はすべての可能な因子化を順序付けし、データセットが引き出される全体分布を分解する「最良の」方法を選択するために使うことができる。最良の因子分解は、変数の相互独立な集合を分解することで恩恵を受けるベイズ分類器を構築するのに使うことができる。

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