Σχετικά έγγραφα

JMAK の式の一般化と粒子サイズ分布の計算 by T.Koyama

ΛΥΣΕΙΣ 2 ης ΣΕΙΡΑΣ ΑΣΚΗΣΕΩΝ

# " $! % $ " & "! # '' '!" ' ' ( &! )!! ' ( *+ & '

HMY 795: Αναγνώριση Προτύπων

Στατιστική λήψη αποφάσεων

HMY 795: Αναγνώριση Προτύπων. Διάλεξη 2

Κεφάλαιο 6 ιανυσµατικοί χώροι...1

Πρόγραμμα Προαιρετικών Δραστηριοτήτων Τετάρτη 14:00-16:00

Επίλυση ενός τριδιαγώνιου γραµµικού συστήµατος Ax = d µε τη µέθοδο απαλοιφής του Gauss (µέθοδος του Thomas)

౻жဦǺ3504 ٣ Ћ н த В ය Ǻ ύ ୯ Ʉ Ζ ԃ Ϥ Д Μ Β В த Ӧ ᗺ Ǻ ཥ Ԯ Ꮲ ၡ 2 ဦ (Ѡ Ꮲπ Ꮲπ ӕ Ϧ 202 )

EL 1 EL ΕΥΡΩΠΑΪΚΗ ΕΠΙΤΡΟΠΗ ΒΡΥΞΕΛΛΕΣ, 13/09/2011 ΓΕΝΙΚΟΣ ΠΡΟΫΠΟΛΟΓΙΣΜΟΣ ΟΙΚΟΝΟΜΙΚΟ ΕΤΟΣ 2011 TMHMA III - ΕΠΙΤΡΟΠΗ ΤΙΤΛΟΙ 04, 13

Πανεπιστήμιο Κρήτης, Τμήμα Επιστήμης Υπολογιστών HY463 - Συστήματα Ανάκτησης Πληροφοριών Εαρινό Εξάμηνο. Φροντιστήριο 3.

HMY 795: Αναγνώριση Προτύπων

Κεφάλαιο 1 Πραγματικοί Αριθμοί 1.1 Σύνολα

!! " &' ': " /.., c #$% & - & ' ()",..., * +,.. * ' + * - - * ()",...(.

! "#" "" $ "%& ' %$(%& % &'(!!")!*!&+ ,! %$( - .$'!"

!"#! $%&'$% %(' ') '#*#(& ( #'##+,-'!$%(' & ('##$%(' &#' & ('##$%('. )!#)! ##%' " (&! #!$"/001

Pert ( Gent ( CPM. WBS ( CPM ( FBS (

HMY 795: Αναγνώριση Προτύπων

!"#$%& '!(#)& a<.21c67.<9 /06 :6>/ 54.6: 1. ]1;A76 _F -. /06 4D26.36 <> A.:4D6:6C C4/4 /06 D:43? C</ O=47?6C b*dp 12 :1?6:E /< D6 3:4221N6C 42 D:A6 O=

Πιθανοκρατικό μοντέλο

Ανάκτηση Πληροφορίας

E.E., Παρ. I, Αρ. 2271, Ν. 239/87

ΕΘΝΙΚΟ ΜΕΤΣΟΒΙΟ ΠΟΛΥΤΕΧΝΕΙΟ ΤΟΜΕΑΣ ΟΜΟΣΤΑΤΙΚΗΣ & ΑΝΤΙΣΕΙΣΜΙΚΩΝ ΕΡΕΥΝΩΝ ΘΕΩΡΙΑ ΚΕΛΥΦΩΝ. Καθ. Βλάσης Κουµούσης

ΘΕΩΡΙΑ ΑΠΟΦΑΣΕΩΝ 3 ο ΦΡΟΝΤΙΣΤΗΡΙΟ ΛΥΣΕΙΣ ΤΩΝ ΑΣΚΗΣΕΩΝ

V I V I R. Επομένωςτοποσοστιαίοσφάλμαθαείναι. Παράδειγμα2 10 Γιατοσύστημαμεσυνάρτησημεταφοράς H. s ναβρεθείηπεριοχή. συχνοτήτωνλειτουργίας.

ΓΛΩΣΣΙΚΗ ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΑ. Μάθημα 7 ο : Ανάκτηση πληροφορίας. Γεώργιος Πετάσης. Ακαδημαϊκό Έτος:


ΘΕΩΡΙΑ ΠΑΙΓΝΙΩΝ. Βfi 1 2 Αfl 1 1, 2 0, 1 2 2, 1 1, 0

Η μέθοδος του κινουμένου τριάκμου

HMY 795: Αναγνώριση Προτύπων

ΓΛΩΣΣΙΚΗ ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΑ. Μάθημα 11 ο : Αυτόματη παραγωγή περιλήψεων. Γεώργιος Πετάσης. Ακαδημαϊκό Έτος:


Εκτιμητές Μεγίστης Πιθανοφάνειας (Maximum Likelihood Estimators MLE)

HMY 795: Αναγνώριση Προτύπων

476,,. : 4. 7, MML. 4 6,.,. : ; Wishart ; MML Wishart ; CEM 2 ; ;,. 2. EM 2.1 Y = Y 1,, Y d T d, y = y 1,, y d T Y. k : p(y θ) = k α m p(y θ m ), (2.1

DOCUMENTS DE TRAVAIL / WORKING PAPERS

Εξόρυξη Γνώσης από Βάσεις Χωρικών και Χρονικών Δεδομένων

Διάνυσμα: έχει μέτρο, διεύθυνση και φορά

!"ά$%&' 11 () *+,)$%ί).)" /" *0"01ώ3%"4 1'4!"%56/ύ4 *80/+".ή4 :/$"1".ή4

Δήμαρχος Κωνσταντίνος ΤΖΑΝΑΚΟΥΛΗΣ Γραφείο Γραμματειακής Υποστήριξης

Δήμαρχος Κωνσταντίνος ΤΖΑΝΑΚΟΥΛΗΣ Γραφείο Γραμματειακής Υποστήριξης

Μονάδες σιδερώματος με ατμό SI CB. Τεχνικά στοιχεία

Εισαγωγή στη Σχεδίαση RF Κυκλωμάτων

Οικιακός. &Επαγγελματικός. Εξοπλισμός

DC BOOKS. a-pl½-z-v iao-w Da-c-n

0 fffltmttm *


HΥ463 - Συστήματα Ανάκτησης Πληροφοριών Information Retrieval (IR) Systems. Μοντέλα Ανάκτησης Ι

Διαδικτυακή Εφαρμογή Κατανάλωση Ταινιών Γνησιότητας



MÉTHODES ET EXERCICES

Φροντιστήριο 5. Το πρώτο πράγµα λοιπόν που πρέπει να κάνουµε είναι να βρούµε τις πιθανότητες εµφάνισης των συµβόλων. Έτσι έχουµε:

ΠΡΟΒΛΗΜΑΤΑ fca.1 ΐΐ^ΟΟιιΤίΐκϋΣ

ΜΥΕ003: Ανάκτηση Πληροφορίας. Διδάσκουσα: Ευαγγελία Πιτουρά Κεφάλαιο 11: Πιθανοτική ανάκτηση πληροφορίας.

HMY 795: Αναγνώριση Προτύπων

..,..,..,..,..,.. $#'().. #*#'!# !" #$% &'( )*%!"( %+

Φροντιστήριο Ψηφιακών Ηλεκτρονικών

5ppm/ SOT-23 AD5620/AD5640/AD5660. nanodac AD AD AD V/2.5V 5ppm/ 8 SOT-23/MSOP 480nA 5V 200nA 3V 3V/5V 16 DAC.

Θέμα : Retrieval Models. Ημερομηνία : 9 Μαρτίου 2006

ΚΕΦΑΛΑΙΟ 3 ΠΑΡΑΓΩΓΟΣ ΣΥΝΑΡΤΗΣΕΩΝ

ΦΥΣΙΚΟΧΗΜΕΙΑ ΤΡΟΦΙΜΩΝ Ι

Part A. CS-463 Information Retrieval Systems. Yannis Tzitzikas. University of Crete. CS-463,Spring 05 PART (A) PART (C):

Στατιστική. Ενότητα 1 η : Δεσμευμένη Πιθανότητα, Ολική Πιθανότητα, Ανεξαρτησία. Γεώργιος Ζιούτας Τμήμα Χημικών Μηχανικών Α.Π.Θ.

PVWH! OILGEAR TAIFENG

πραγματικών (μιγαδικών αριθμών) σε m γραμμές και n στήλες. Αν m= πίνακας Α είναι ένας τετραγωνικός πίνακας τάξης n.

ΓΛΩΣΣΙΚΗ ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΑ. Μάθημα 10 ο : Αποσαφήνιση εννοιών λέξεων. Γεώργιος Πετάσης. Ακαδημαϊκό Έτος:

6. Βαθμολόγηση, Στάθμιση Όρων, και το Μοντέλο Διανυσματικού Χώρου

: Monte Carlo EM 313, Louis (1982) EM, EM Newton-Raphson, /. EM, 2 Monte Carlo EM Newton-Raphson, Monte Carlo EM, Monte Carlo EM, /. 3, Monte Carlo EM

HMY 795: Αναγνώριση Προτύπων

Η Σχέση Της Επιχειρηματικής Στρατηγικής Και Της Καινοτομικής Επίδοσης: Μια Εμπειρική Διερεύνηση Σε 2000 Ελληνικές Επιχειρήσεις

March 14, ( ) March 14, / 52

Μενύχτα, Πιπερίγκου, Σαββάτης. ΒΙΟΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ Εργαστήριο 5 ο

HY118- ιακριτά Μαθηµατικά

K r i t i k i P u b l i s h i n g - d r a f t

Map Generation of Mobile Robot by Probabilistic Observation Model Considering Occlusion

Διήθηση. σε τυχαία γραφήματα

Information Retrieval

Γραφικά Υπολογιστών Εισαγωγή

Τι (άλλο) θα δούμε σήμερα;

ΤΕΙ ΗΠΕΙΡΟΥ ΣΧΟΛΗ ΕΠΑΓΓΕΛΜΑΤΩΝ ΥΓΕΙΑΣ ΚΑΙ ΠΡΟΝΟΙΑΣ ΤΜΗΜΑ ΛΟΓΟΘΕΡΑΠΕΙΑΣ. Μεγγίσογλου Ευθυμία Ξενογιώργη Αικατερίνη Σβολιανίτη Χριστίνα

Μορφοποίηση της εξόδου

Gaussian Processes Classification Combined with Semi-supervised Kernels

Πρόγραμμα Τεχνικής Εκπαίδευσης Δευτέρου Εξαμήνου 2015

Πρόγραμμα Τεχνικής Εκπαίδευσης 2017 Σελίδα 1

Εφαρμοσμένη Στατιστική

Solution Series 9. i=1 x i and i=1 x i.

ΑΣΚΗΣΗ. Δημιουργία Ευρετηρίων Συλλογής Κειμένων

J! "#$ %"& ( ) ) ) " *+, -./0-, *- /! /!+12, ,. 6 /72-, 0,,3-8 / ',913-51:-*/;+ 5/<3/ +15;+ 5/<3=9 -!.1!-9 +17/> ) ) &

Various types of likelihood

! " #$ (!$ )* ' & )* # & # & ' +, #

HY118- ιακριτά Μαθηµατικά. Σχέσεις. Την προηγούµενη φορά. Αντισυµµετρικότητα. 13 Σχέσεις

Topic Structure Mining based on Wikipedia and Web Search

HMY 799 1: Αναγνώριση Συστημάτων

IMPLICIT NONE INTEGER :: a, b, c

HMY 795: Αναγνώριση Προτύπων

Θα μιλήσουμε για ΜΟΝΤΕΛΑ ΑΝΑΚΤΗΣΗΣ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΑΣ. Διαφάνειες του καθ. Γιάννη Τζίτζικα (Παν. Κρήτης)

Επεξεργασία & Οργάνωση Δεδομένων Κειμένου

Transcript:

w w u u w u = 1 w v = 0 u v = (w 1, w 2,..., w N ) a β k V β i,j = p(w j = 1 z i = 1)

θ d Dir(a) Dir(a) z d,n multi(θ d ) V w d,n β zd,n

p(θ,, a, β) = p(θ,, a, β) p( a, β)

similarity = (A, B) = AB A B = n i=1 A ib i n i=1 (A i) 2 n i=1 (B i) 2

p(c k F 1, F 2, F 3...F n ) = p(c k) p(f 1, F 2, F 3...F n C k ) p(f 1, F 2, F 3...F n ) prior likelihood prosterior = evidence C k F 1, F 2, F 3...F n F 1, F 2, F 3...F n C k p(f 1, F 2...F n C k ) = p(f 1 C k ) p(f 2 C k )... p(f n C k )

tf idf N df

ϵπιτυχιϵς τριαδϵς 100 N = 100

1000

( )