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kanc
Utente medio
Regione: Puglia
Prov.: Bari
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 Inserito il - 10/11/2010 : 13:16:49
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Siano dati l'insieme delle categorie C={c1,c2,c3},
la collezione di documenti D=[d1,d2,d3,d4,d5,d6].
Per ogni documento dj appartenente a D si riporta di seguito l'elenco delle parole in esso presenti con le relative occorrenze:
d1=[T1:pippo:2, T2:pluto:3, T3:paperino:1];
d2=[T1:pippo:1, T4:quo:2];
d3=[ T2:pluto:1, T5:qua:2];
d4=[T1:pippo:1, T2:pluto:2, T6:qui:4];
d5=[T1:pippo:1, T2:pluto:1, T3:paperino:5, T6:qui:1]
d6=[ T3:paperino:1, T6:qui:1]
si supponga di voler utilizzare un algoritmo bayesiano per costrutire un classificatore per C.
Sapendo che la composizione di training set Tr è la seguente:
Tr= [<d1,c1>, <d2,c2>, <d3,c2>, <d4,c1>, <d5,c3>, <d6,c3>],
stimare:
- le probabilita' a priori di c1, c2 e c3;
- determinare a che classe appartiene:
d=[T1:pippo:2, T5:qua:1]
Probabilità a priori
P(c1|d)=2/6=0.33
P(c2|d)=2/6=0.33
P(c3|d)=2/6=0.33
Vocabolario
V=6
P(E|c1)=(nij+1)/(ni+V)
P(T1|c1)=(3+1)/(14+6) =4/20 =0.2
P(T2|c1)=(5+1)/(14+6) =6/20 =0.3
P(T3|c1)=(1+1)/(14+6) =2/20 =0.1
P(T4|c1)=(1+1)/(14+6) =2/20 =0.1
P(T5|c1)=(0+1)/(14+6) =1/20 =0.05
P(T6|c1)=(4+1)/(14+6) =5/20 =0.25
P(T1|c2)=(1+1)/(6+6) =2/12=0.16
P(T2|c2)=(1+1)/(6+6) =2/12=0.16
P(T3|c2)=(0+1)/(6+6) =1/12=0.08
P(T4|c2)=(2+1)/(6+6) =3/12=0.25
P(T5|c2)=(2+1)/(6+6) =3/12=0.25
P(T6|c2)=(0+1)/(6+6) =1/12=0.08
P(T1|c1)=(1+1)/(10+6) =2/16=0.125
P(T2|c1)=(1+1)/(10+6) =2/16=0.125
P(T3|c1)=(6+1)/(10+6) =7/16=0.437
P(T4|c1)=(0+1)/(10+6) =1/16=0.062
P(T5|c1)=(0+1)/(10+6) =1/16=0.062
P(T6|c1)=(2+1)/(10+6) =3/16=0.187
Probabilità a posteriori
P(c1|d)= 0.33*0.2*0.3*0.1*0.1*0.05*0.25=2.47500 × 10-6
P(c2|d)= 0.33*0.16*0.16*0.08*0.25*0.25*0.08=3.3792 × 10-6
P(c3|d)= 0.33*0.125*0.125*0.437*0.062*0.062*0.187=1.61972165 × 10-6
Ora so che la classe con maggiore probabilità è c2
come faccio a determinare a che classe appartiene d?
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@llegr@
Nuovo Utente
Regione: Puglia
Prov.: Bari
Città: Castellana Grotte
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Inserito il - 10/11/2010 : 14:55:19
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considerando che d=[T1:pippo:2, T5:qua:1]
allora calcolo
P(c1|d)= 0.33*(0.2)^2 *0.05= 6.6*10-4
P(c2|d)= 0.33*(0.16)^2*0.25= 2.11*10-3
P(c3|d)= 0.33*(0.125)^2*0.062= 3.20*10-4
cioe' vado a calcolare la probab a priori di ci * la probab a poster di T1 (elevato al quadrato perche' ci sono due occorrenze di pippo)* la probab a poster di T5.
Quindi si verifica che d e' di categoria 2
Qualcuno puo' confermare?? |
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kanc
Utente medio
Regione: Puglia
Prov.: Bari
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Inserito il - 10/11/2010 : 16:10:33
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quindi se ho capito bene se fosse stato
d=[T1:pippo:2, T5:qua:4]
allora calcolo
P(c1|d)= 0.33*(0.2)^2 *(0.05^4)= 8.25 × 10-8
P(c2|d)= 0.33*(0.16)^2*(0.25^4)= 3.3 × 10-5
P(c3|d)= 0.33*(0.125)^2*(0.062^4)= 7.61904825 × 10-8
d e' sempre di categoria 2
grazie mille |
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@llegr@
Nuovo Utente
Regione: Puglia
Prov.: Bari
Città: Castellana Grotte
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Inserito il - 10/11/2010 : 18:29:10
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si credo di si... |
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kanc
Utente medio
Regione: Puglia
Prov.: Bari
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Inserito il - 10/11/2010 : 19:07:32
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ok grazie mille
:) |
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@llegr@
Nuovo Utente
Regione: Puglia
Prov.: Bari
Città: Castellana Grotte
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Inserito il - 11/11/2010 : 10:22:08
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di nulla.
magari preferivo che qualcuno che ha gia' fatto l'esame confermasse...ma non si puo' avere tutto no? |
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kanc
Utente medio
Regione: Puglia
Prov.: Bari
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Inserito il - 12/11/2010 : 10:52:32
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:)
tranquilla mi fido |
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Spidey
Utente medio
Regione: Puglia
Prov.: Bari
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Inserito il - 14/11/2010 : 18:06:27
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Ciao ragazzi, giuso per cercare di fugare i vostri dubbi potete vedere se tra gli esercizi svolti che ho caricato qui (sezione Download TPS del forum) ce ne sono di simili a quello (io ricordo che c'è almeno un esercizio che ho caricato che tratta dell'algoritmo bayesiano). Mi dispiacerebbe se andassero persi questi upload.
Ciao ciao. |
La coscienza dell'inettitudine è più proficua della presunzione di perfezione |
Modificato da - Spidey in data 14/11/2010 18:07:02 |
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@llegr@
Nuovo Utente
Regione: Puglia
Prov.: Bari
Città: Castellana Grotte
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Inserito il - 15/11/2010 : 09:21:58
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tranquillo, quella sezione me la sono spulciata ben bene 
anche se c'e' molta confusione tra gli appunti: andrebbero lasciati solo quelli corretti e non versioni su versioni... |
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clasnic88
Nuovo Utente
Regione: Puglia
Prov.: Foggia
Città: manfredonia
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Inserito il - 15/11/2010 : 13:58:55
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quindi a cosa serivrebbe calcolare la probabilità a posteriori:
P(c1|d)= 0.33*0.2*0.3*0.1*0.1*0.05*0.25=2.47500 × 10-6
P(c2|d)= 0.33*0.16*0.16*0.08*0.25*0.25*0.08=3.3792 × 10-6
P(c3|d)= 0.33*0.125*0.125*0.437*0.062*0.062*0.187=1.61972165 × 10-6
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@llegr@
Nuovo Utente
Regione: Puglia
Prov.: Bari
Città: Castellana Grotte
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Inserito il - 15/11/2010 : 18:51:00
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Citazione:
Messaggio inserito da clasnic88
quindi a cosa serivrebbe calcolare la probabilità a posteriori:
P(c1|d)= 0.33*0.2*0.3*0.1*0.1*0.05*0.25=2.47500 × 10-6
P(c2|d)= 0.33*0.16*0.16*0.08*0.25*0.25*0.08=3.3792 × 10-6
P(c3|d)= 0.33*0.125*0.125*0.437*0.062*0.062*0.187=1.61972165 × 10-6
sinceramente io quella delle istanze di training non la calcolo perche' non mi e' di utilita' ma mi servono solo i dati delle prob a priori e posteriori per poi fare il calcolo sul documento dato(istanza di test) |
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Discussione |
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dubbio esercizio
