Noisy-or classifier

Result code in IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F67985556%3A_____%2F06%3A00031425" target="_blank" >RIV/67985556:_____/06:00031425 - isvavai.cz</a>

Result on the web

—

DOI - Digital Object Identifier

—

Result language

angličtina

Original language name

Noisy-or classifier

Original language description

We discuss an application of family of Bayesian network models - known as models of independence of casual influence (ICI) - to classification tasks with large numbers of attributes. An example of such a task is categorization of text documents, where attributes are single words from the documents. The key that enabled application of the ICI models is their compact representation using a hidden variable. We address the issue of learning by an computationally efficient implementation of the EM algorithm.

Czech name

Klasifikátor založený na funkci OR s šumem

Czech description

V článku popisujeme použití třídy modelů bayesovských sítí - známé jako modely s kauzální nezávislostí - v oblasti klasifikace při velkém množství atributů. Příkladem takovéto úlohy je klasifikace textových dokumentů. Klíčem k úspěšnému použití těchto modelů je jejich kompaktní reprezentace pomocí skryté proměnné. Úlohu učení těchto modelů řešíme efektivní implementací EM-algoritmu.

Type

J_x - Unclassified - Peer-reviewed scientific article (Jimp, Jsc and Jost)

CEP classification

JD - Use of computers, robotics and its application

OECD FORD branch

—

Project

<a href="/en/project/GA201%2F04%2F0393" target="_blank" >GA201/04/0393: Conditional independence structures: information-theoretical approach III.</a><br>

Continuities

Z - Vyzkumny zamer (s odkazem do CEZ)

Publication year

2006

Confidentiality

S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Name of the periodical

International Journal of Intelligent Systems

ISSN

0884-8173

e-ISSN

—

Volume of the periodical

21

Issue of the periodical within the volume

3

Country of publishing house

US - UNITED STATES

Number of pages

18

Pages from-to

381-389

UT code for WoS article

—

EID of the result in the Scopus database

—