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@ -0,0 +1,27 @@
Für den DYCOS-Algorithmus wurde in \cite{aggarwal2011} bewiesen,
dass sich nach Ausführung von DYCOS für einen unbeschrifteten
Knoten mit einer Wahrscheinlichkeit von höchstens
$(1-k)\cdot e^{-l \cdot b^2 / 2}$ eine Knotenbeschriftung ergibt, deren
relative Häufigkeit weniger als $b$ der häufigsten Beschriftung ist.
Dabei ist $k$ die Anzahl der Klassen und $l$ die Länge der
Random-Walks.
Außerdem wurde experimentell anhand des DBLP-Datensatzes\footnote{http://dblp.uni-trier.de/}
und des CORA-Datensatzes\footnote{http://people.cs.umass.edu/~mccallum/data/cora-classify.tar.gz}
gezeigt, dass die Klassifikationsgüte nicht wesentlich von der
maximalen Listenlänge $a$ und der Anzahl der Wörter mit
höchstem Gini-Koeffizient $m$ abhängt. Obwohl es sich nicht sagen lässt,
wie genau die Ergebnisse aus \cite{aggarwal2011} zustande gekommen sind,
eignet sich das Kreuzvalidierungsverfahren zur Bestimmung der Klassifikationsgüte
wie es in \cite{Lavesson,Stone1974} vorgestellt wird:
\begin{enumerate}
\item Betrachte nur $V_{L,T}$.
\item Unterteile $V_{L,T}$ zufällig in $k$ disjunkte Mengen $M_1, \dots, M_k$.
\item \label{schritt3} Teste die Klassifikationsgüte, wenn die Knotenbeschriftungen
aller Knoten in $M_i$ für DYCOS verborgen werden für $i=1,\dots, k$.
\item Bilde den Durchschnitt der Klassifikationsgüten aus \cref{schritt3}.
\end{enumerate}
Es wird $k=10$ vorgeschlagen.

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@ -63,6 +63,9 @@
\section{DYCOS} \section{DYCOS}
\input{DYCOS-Algorithmus} \input{DYCOS-Algorithmus}
\section{Analyse des DYCOS-Algorithmus}
\input{Analyse}
\section{Probleme des DYCOS-Algorithmus} \section{Probleme des DYCOS-Algorithmus}
\input{SchwaechenVerbesserungen} \input{SchwaechenVerbesserungen}

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@ -97,6 +97,51 @@
address = {New York, NY, USA}, address = {New York, NY, USA},
} }
@MASTERSTHESIS{heck,
AUTHOR = {Heck, Michael},
TITLE = {Unsupervised Acoustic Model Training for Simultaneous Lecture Translation in Incremental and Batch Mode},
SCHOOL = {Karlsruhe Institute of Technology},
TYPE = {Diploma Thesis},
ADDRESS = {Germany},
MONTH = DEC,
YEAR = 2012,
PDF = {http://isl.anthropomatik.kit.edu/cmu-kit/downloads/Diplomarbeit_Heck_Michael.pdf}
}
@MASTERSTHESIS{Lavesson,
AUTHOR = {Lavesson, Niklas},
TITLE = {Evaluation and analysis of supervised learning algorithms and classifiers},
SCHOOL = {Blekinge Institute of Technology},
TYPE = {Diploma Thesis},
ADDRESS = {Sweden},
MONTH = DEC,
YEAR = 2006,
PDF = {http://www.bth.se/fou/Forskinfo.nsf/Sok/c655a0b1f9f88d16c125714c00355e5d/$file/Lavesson_lic.pdf}
}
@article{Stone1974,
abstract = {{A generalized form of the cross-validation criterion is applied to the choice and assessment of prediction using the data-analytic concept of a prescri
ption. The examples used to illustrate the application are drawn from the problem areas of univariate estimation, linear regression and analysis of variance.}},
author = {Stone, M.},
citeulike-article-id = {6758792},
citeulike-linkout-0 = {http://dx.doi.org/10.2307/2984809},
citeulike-linkout-1 = {http://www.jstor.org/stable/2984809},
doi = {10.2307/2984809},
issn = {00359246},
journal = {Journal of the Royal Statistical Society. Series B (Methodological)},
keywords = {biomarker, cross\_validation},
number = {2},
pages = {111--147},
posted-at = {2011-08-02 14:22:37},
priority = {2},
publisher = {Blackwell Publishing for the Royal Statistical Society},
title = {{Cross-Validatory Choice and Assessment of Statistical Predictions}},
url = {http://dx.doi.org/10.2307/2984809},
volume = {36},
year = {1974}
}
@incollection{porter, @incollection{porter,
author = {Porter, M. F.}, author = {Porter, M. F.},
chapter = {An Algorithm for Suffix Stripping}, chapter = {An Algorithm for Suffix Stripping},
@ -112,6 +157,8 @@
address = {San Francisco, CA, USA}, address = {San Francisco, CA, USA},
} }
@incollection{szummer, @incollection{szummer,
title = {Partially labeled classification with Markov random walks}, title = {Partially labeled classification with Markov random walks},
author = {Martin Szummer and Jaakkola, Tommi}, author = {Martin Szummer and Jaakkola, Tommi},