1

Использование Гамма распределения при решении

задачи классификации.

Свердлов Евгений

2

Задача: Классификация элементов области (2-class).

Пример: Написан ли текст подписавшимся ? Элемент – (Текст1, Текст2).Автор1 = Автор2 ?(Есть база авторских текстов).

3

Есть несколько характеристик текста. Использование одной недостаточно. Как использовать все?

4

“Naive Bayes Classifer” ?ф-ии плотности для каждой гипотезы ? Н1 : (Автор 1 = Автор2) Н2 : (Автор 1 ≠ Автор2)

Плотности “Гамма-образны”:

5

6

Выяснение авторства по текстам:

1. Распределение биграмм букв (сравнение вероятностей наиболее частотных):

EER ≤ 0.28 (0.95).

7

8

9

2. Распределение биграмм категорий слов (частей речи) (сравнение вероятностей наиболее частотных):

EER ≤ 0.25 (0.95).

Совмещение: EER ≤ 0.23 (0.95).

10

11

12

Требования:

1. Нормальность характеристик.

2. «Хорошая» оценка дисперсий.

13

Далее:

• Применить для n-class задач.

• Использовать информацию из предметных областей, чтобы улучшить результат.