This HTML5 document contains 43 embedded RDF statements represented using HTML+Microdata notation.

The embedded RDF content will be recognized by any processor of HTML5 Microdata.

Namespace Prefixes

PrefixIRI
dctermshttp://purl.org/dc/terms/
n15http://linked.opendata.cz/resource/domain/vavai/projekt/
n13http://linked.opendata.cz/resource/domain/vavai/riv/tvurce/
n17http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/
n14http://linked.opendata.cz/resource/domain/vavai/zamer/
shttp://schema.org/
skoshttp://www.w3.org/2004/02/skos/core#
n3http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/riv/
n16http://linked.opendata.cz/resource/domain/vavai/vysledek/RIV%2F67985556%3A_____%2F06%3A00031425%21RIV07-AV0-67985556/
n2http://linked.opendata.cz/resource/domain/vavai/vysledek/
rdfhttp://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#
n7http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/riv/klicoveSlovo/
n18http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/riv/duvernostUdaju/
xsdhhttp://www.w3.org/2001/XMLSchema#
n11http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/riv/jazykVysledku/
n4http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/riv/aktivita/
n9http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/riv/druhVysledku/
n8http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/riv/obor/
n5http://reference.data.gov.uk/id/gregorian-year/

Statements

Subject Item
n2:RIV%2F67985556%3A_____%2F06%3A00031425%21RIV07-AV0-67985556
rdf:type
n17:Vysledek skos:Concept
dcterms: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. 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. 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.
dcterms:title
Noisy-or classifier Noisy-or classifier Klasifikátor založený na funkci OR s šumem
skos:prefLabel
Noisy-or classifier Noisy-or classifier Klasifikátor založený na funkci OR s šumem
skos:notation
RIV/67985556:_____/06:00031425!RIV07-AV0-67985556
n3:strany
381;389
n3:aktivita
n4:Z n4:P
n3:aktivity
P(GA201/04/0393), Z(AV0Z10750506)
n3:cisloPeriodika
3
n3:dodaniDat
n5:2007
n3:domaciTvurceVysledku
n13:3666131
n3:druhVysledku
n9:J
n3:duvernostUdaju
n18:S
n3:entitaPredkladatele
n16:predkladatel
n3:idSjednocenehoVysledku
488770
n3:idVysledku
RIV/67985556:_____/06:00031425
n3:jazykVysledku
n11:eng
n3:klicovaSlova
automatic classification; probabilistic models; EM algorithm; noisy-or model
n3:klicoveSlovo
n7:noisy-or%20model n7:automatic%20classification n7:EM%20algorithm n7:probabilistic%20models
n3:kodStatuVydavatele
US - Spojené státy americké
n3:kontrolniKodProRIV
[1BA586D3BA63]
n3:nazevZdroje
International Journal of Intelligent Systems
n3:obor
n8:JD
n3:pocetDomacichTvurcuVysledku
1
n3:pocetTvurcuVysledku
1
n3:projekt
n15:GA201%2F04%2F0393
n3:rokUplatneniVysledku
n5:2006
n3:svazekPeriodika
21
n3:tvurceVysledku
Vomlel, Jiří
n3:zamer
n14:AV0Z10750506
s:issn
0884-8173
s:numberOfPages
18