Latent classification models for binary data

نویسندگان
چکیده

برای دانلود باید عضویت طلایی داشته باشید

برای دانلود متن کامل این مقاله و بیش از 32 میلیون مقاله دیگر ابتدا ثبت نام کنید

اگر عضو سایت هستید لطفا وارد حساب کاربری خود شوید

منابع مشابه

Latent classification models for binary data

One of the simplest, and yet most consistently well-performing set of classifiers is the näıve Bayes models (a special class of Bayesian network models). However, these models rely on the (näıve) assumption that all the attributes used to describe an instance are conditionally independent given the class of that instance. To relax this independence assumption, we have in previous work proposed ...

متن کامل

a new approach to credibility premium for zero-inflated poisson models for panel data

هدف اصلی از این تحقیق به دست آوردن و مقایسه حق بیمه باورمندی در مدل های شمارشی گزارش نشده برای داده های طولی می باشد. در این تحقیق حق بیمه های پبش گویی بر اساس توابع ضرر مربع خطا و نمایی محاسبه شده و با هم مقایسه می شود. تمایل به گرفتن پاداش و جایزه یکی از دلایل مهم برای گزارش ندادن تصادفات می باشد و افراد برای استفاده از تخفیف اغلب از گزارش تصادفات با هزینه پائین خودداری می کنند، در این تحقیق ...

15 صفحه اول

Latent class models for classification

An overview is provided of recent developments in the use of latent class (LC) and other types of %nite mixture models for classi%cation purposes. Several extensions of existing models are presented. Two basic types of LC models for classi%cation are de%ned: supervised and unsupervised structures. Their most important special cases are presented and illustrated with an empirical example. c © 20...

متن کامل

Multilevel Models for Binary Data

In previous chapters we described binomial and binary response models for individual-level or grouped data from a sample of independent observations. This chapter discusses extensions of these techniques that are useful for modeling data that are not independent due to being nested in, or allocated to, various higher-level units or contexts. We focus on models that take advantage of extra infor...

متن کامل

Modeling Dyadic Data with Binary Latent Factors

We introduce binary matrix factorization, a novel model for unsupervised matrix decomposition. The decomposition is learned by fitting a non-parametric Bayesian probabilistic model with binary latent variables to a matrix of dyadic data. Unlike bi-clustering models, which assign each row or column to a single cluster based on a categorical hidden feature, our binary feature model reflects the p...

متن کامل

ذخیره در منابع من


  با ذخیره ی این منبع در منابع من، دسترسی به آن را برای استفاده های بعدی آسان تر کنید

ژورنال

عنوان ژورنال: Pattern Recognition

سال: 2009

ISSN: 0031-3203

DOI: 10.1016/j.patcog.2009.05.002