12,784 matches
-
este una din teoremele fundamentale ale teoriei probabilităților, care determină probabilitatea apartenenței evenimentelor și a obiectelor la o anumită grupă. A fost enunțată de matematicianul britanic Thomas Bayes. În cazul filtrelor spam bazate pe teorema lui Bayes (numite și "filtre bayesiene"), pentru determinarea probabilității apartenenței unui anumit mesaj
Teorema lui Bayes () [Corola-website/Science/297511_a_298840]
-
este una din teoremele fundamentale ale teoriei probabilităților, care determină probabilitatea apartenenței evenimentelor și a obiectelor la o anumită grupă. A fost enunțată de matematicianul britanic Thomas Bayes. În cazul filtrelor spam bazate pe teorema lui Bayes (numite și "filtre bayesiene"), pentru determinarea probabilității apartenenței unui anumit mesaj la spam, sunt
Teorema lui Bayes () [Corola-website/Science/297511_a_298840]
-
teoremele fundamentale ale teoriei probabilităților, care determină probabilitatea apartenenței evenimentelor și a obiectelor la o anumită grupă. A fost enunțată de matematicianul britanic Thomas Bayes. În cazul filtrelor spam bazate pe teorema lui Bayes (numite și "filtre bayesiene"), pentru determinarea probabilității apartenenței unui anumit mesaj la spam, sunt utilizate dicționarele create în timpul „învățării” filtrului. De regulă programul „învață” analizând arhivele de e-mail-uri, selectate în prealabil manual. Când dicționarele sunt create definitiv, probabilitatea apartenenței unui nou mesaj la spam este calculată prin
Teorema lui Bayes () [Corola-website/Science/297511_a_298840]
-
teorema lui Bayes (numite și "filtre bayesiene"), pentru determinarea probabilității apartenenței unui anumit mesaj la spam, sunt utilizate dicționarele create în timpul „învățării” filtrului. De regulă programul „învață” analizând arhivele de e-mail-uri, selectate în prealabil manual. Când dicționarele sunt create definitiv, probabilitatea apartenenței unui nou mesaj la spam este calculată prin normalizarea și sumarea probabilității fiecărui cuvânt în parte. Prin urmare, adunând informații statistice despre rata de apariție a unor diferite cuvinte și structuri în mesajele de tip spam sau în mesajele
Teorema lui Bayes () [Corola-website/Science/297511_a_298840]
-
mesaj la spam, sunt utilizate dicționarele create în timpul „învățării” filtrului. De regulă programul „învață” analizând arhivele de e-mail-uri, selectate în prealabil manual. Când dicționarele sunt create definitiv, probabilitatea apartenenței unui nou mesaj la spam este calculată prin normalizarea și sumarea probabilității fiecărui cuvânt în parte. Prin urmare, adunând informații statistice despre rata de apariție a unor diferite cuvinte și structuri în mesajele de tip spam sau în mesajele legitime, filtrul compară apoi noile mesaje cu aceste modele și le clasifică corespunzător
Teorema lui Bayes () [Corola-website/Science/297511_a_298840]
-
-99%, iar fiind corect „antrenat” se poate apropia de 100%. Pentru exemplu luăm același filtru de spam. Construirea algoritmului de clasificare a unui mesaj în anumite categorii predefinite presupune 2 etape: Se construiește o bază de date de cuvinte, și probabilitatea apariției lor într-un mesaj dintr-o anumită categorie. În cazul dat avem 2 categorii: "spam", și "nu spam". Se realizează aceasta prin analiza unui număr mare de mesaje, marcate manual ca "spam", și alt număr mare de mesaje marcat
Teorema lui Bayes () [Corola-website/Science/297511_a_298840]
-
2 categorii: "spam", și "nu spam". Se realizează aceasta prin analiza unui număr mare de mesaje, marcate manual ca "spam", și alt număr mare de mesaje marcat ca "nu spam". Din fiecare mesaj se extrag doar cuvintele, și se calculează probabilitatea apariției fiecărui cuvânt (C), în una din categorii (K), K și K, respectiv P(C|K) și P(C|K). Simultan se calculează și probabilitatea apariției acestui cuvânt în general, necătând la categorie (ceea ce denotă frecvența utilizării lui în limbaj
Teorema lui Bayes () [Corola-website/Science/297511_a_298840]
-
mesaje marcat ca "nu spam". Din fiecare mesaj se extrag doar cuvintele, și se calculează probabilitatea apariției fiecărui cuvânt (C), în una din categorii (K), K și K, respectiv P(C|K) și P(C|K). Simultan se calculează și probabilitatea apariției acestui cuvânt în general, necătând la categorie (ceea ce denotă frecvența utilizării lui în limbaj în general), P(C). Cel mai des, există cuvinte care au fost depistate în doar o categorie. Un sistem antrenat pe acest principiu va considera
Teorema lui Bayes () [Corola-website/Science/297511_a_298840]
-
acestui cuvânt în general, necătând la categorie (ceea ce denotă frecvența utilizării lui în limbaj în general), P(C). Cel mai des, există cuvinte care au fost depistate în doar o categorie. Un sistem antrenat pe acest principiu va considera că probabilitatea folosirii lui într-un mesaj din a doua categorie este zero, ceea ce ulterior putem vedea că are efecte devastatoare la rezultat. Din această cauză, pentru fiecare cuvânt C care există în K dar nu există în K, se adaugă un
Teorema lui Bayes () [Corola-website/Science/297511_a_298840]
-
ulterior putem vedea că are efecte devastatoare la rezultat. Din această cauză, pentru fiecare cuvânt C care există în K dar nu există în K, se adaugă un cuvânt de acesta în K, mărind numărul total de cuvinte, și schimbând probabilitățile apariției fiecărui cuvânt, și anume P(C) și P(C|K). Nici o categorie nu trebuie să conțină cuvinte cu probabilitatea zero. Exemplu: Având 2 categorii, "nu spam" și "spam", și în total 9998 de cuvinte în toate mesajele cercetate, dintre
Teorema lui Bayes () [Corola-website/Science/297511_a_298840]
-
dar nu există în K, se adaugă un cuvânt de acesta în K, mărind numărul total de cuvinte, și schimbând probabilitățile apariției fiecărui cuvânt, și anume P(C) și P(C|K). Nici o categorie nu trebuie să conțină cuvinte cu probabilitatea zero. Exemplu: Având 2 categorii, "nu spam" și "spam", și în total 9998 de cuvinte în toate mesajele cercetate, dintre care 3999 cuvinte în "nu spam" și 5999 cuvinte în categoria "spam", (printre altele aceasta este foarte puțin, dar pentru
Teorema lui Bayes () [Corola-website/Science/297511_a_298840]
-
prezent o dată în categoria "spam". Astfel adăugăm 2 cuvinte la numărul total, și câte un cuvânt în fiecare categorie, ducând numărul total la 10000 de cuvinte, și 4000 de cuvinte în "nu spam", și respectiv 6000 de cuvinte în "spam". Probabilitățile care ne interesează deci sunt: P("cumpără") = (6+1)/(9998+2) = 0.0007, P("cumpără"|"spam") = 6/(5999+1) = 0.001, P("cumpără"|"nu spam") = 1/(3999+1) = 0.00025, P("raport") = (2+1)/(9998+2) = 0.0003, P("raport
Teorema lui Bayes () [Corola-website/Science/297511_a_298840]
-
din categorii. Deci în exemplul nostru dacă mesajul nou este "cumpără raport": Punctajul oferit mesajului pentru categoria "spam" este: Iar punctajul oferit mesajului pentru categoria "nu spam" este: Observați că în sumă nu dă 1, cum s-ar aștepta de la probabilități, deoarece deși lucrăm cu probabilități, rezultatul nu reprezintă o probabilitate. Doar după normalizare putem conclude că probabilitatea apartenenței mesajului în categoria "spam" este de aproximativ 0.5719, iar apartenenței sale în categoria "nu spam" este de 0.4281. Observați că
Teorema lui Bayes () [Corola-website/Science/297511_a_298840]
-
nostru dacă mesajul nou este "cumpără raport": Punctajul oferit mesajului pentru categoria "spam" este: Iar punctajul oferit mesajului pentru categoria "nu spam" este: Observați că în sumă nu dă 1, cum s-ar aștepta de la probabilități, deoarece deși lucrăm cu probabilități, rezultatul nu reprezintă o probabilitate. Doar după normalizare putem conclude că probabilitatea apartenenței mesajului în categoria "spam" este de aproximativ 0.5719, iar apartenenței sale în categoria "nu spam" este de 0.4281. Observați că dacă n-am introduce sintetic
Teorema lui Bayes () [Corola-website/Science/297511_a_298840]
-
cumpără raport": Punctajul oferit mesajului pentru categoria "spam" este: Iar punctajul oferit mesajului pentru categoria "nu spam" este: Observați că în sumă nu dă 1, cum s-ar aștepta de la probabilități, deoarece deși lucrăm cu probabilități, rezultatul nu reprezintă o probabilitate. Doar după normalizare putem conclude că probabilitatea apartenenței mesajului în categoria "spam" este de aproximativ 0.5719, iar apartenenței sale în categoria "nu spam" este de 0.4281. Observați că dacă n-am introduce sintetic cuvinte în categorii pentru a
Teorema lui Bayes () [Corola-website/Science/297511_a_298840]
-
spam" este: Iar punctajul oferit mesajului pentru categoria "nu spam" este: Observați că în sumă nu dă 1, cum s-ar aștepta de la probabilități, deoarece deși lucrăm cu probabilități, rezultatul nu reprezintă o probabilitate. Doar după normalizare putem conclude că probabilitatea apartenenței mesajului în categoria "spam" este de aproximativ 0.5719, iar apartenenței sale în categoria "nu spam" este de 0.4281. Observați că dacă n-am introduce sintetic cuvinte în categorii pentru a evita probabilitatea zero, primeam punctajul pentru ambele
Teorema lui Bayes () [Corola-website/Science/297511_a_298840]
-
după normalizare putem conclude că probabilitatea apartenenței mesajului în categoria "spam" este de aproximativ 0.5719, iar apartenenței sale în categoria "nu spam" este de 0.4281. Observați că dacă n-am introduce sintetic cuvinte în categorii pentru a evita probabilitatea zero, primeam punctajul pentru ambele categorii egal cu zero. Deoarece în tehnologiile informaționale se folosesc tipuri de date cu precizie limitată, utilizarea acestui algoritm în forma actuală este descurajată, deoarece produsul numerelor atât de mici, în final, o să cauzeze probleme
Teorema lui Bayes () [Corola-website/Science/297511_a_298840]
-
56 de francezi primiseră un premiu Nobel și unsprezece au obținut medalia Fields. În secolul al XVII-lea, René Descartes a definit o metodă de obținere a cunoștințelor științifice, în timp ce Blaise Pascal a rămas celebru pentru activitatea sa în domeniul probabilității și al mecanicii fluidelor. Secolul al XVIII-lea a fost marcat de activitatea biologului și a chimistului , care a descoperit rolul oxigenului în ardere, în timp ce și D’Alembert au publicat ". În secolul al XIX-lea, Augustin Fresnel} a devenit fondatorul
Franța () [Corola-website/Science/296632_a_297961]
-
moment istoric mai multe persoane își puneau aceeași întrebare și nu există nici un motiv de a presupune că întrebarea era pusă într-un moment semnificativ al istoriei. Cu ajutorul formulei elegante derivată din acest raționament, Gott a calculat că există o probabilitate de 50% ca Zidul să rămână minim 24 de ani de existentă. După cum se știe Zidul din Berlin a fost dărâmat în 1989, 20 de ani mai târziu. Formula lui Gott este bazată pe două inecuații simple, care depind de
Principiul mediocrității () [Corola-website/Science/317173_a_318502]
-
Vorța, județul Hunedoara a fost ridicată în secolul XIX. Are hramul „Sfântul Nicolae” (6 decembrie) și nu figurează pe noua listă a monumentelor istorice. Lăcașul de cult din centrul comunal Vorța, purtând hramul „Sfântului Ierarh Nicolae”, a fost ridicat, cu probabilitate, la cumpăna sec XVIII-XIX, în acest caz, anul 1802, înscris pe clopotul mic, transmite data finalizării construcției, în timpul păstoririi preotului Florea Popa. De plan dreptunghiular, cu absida nedecroșată, poligonală cu trei laturi, edificiul se impune privirilor prin turnul-clopotniță suplu, cu
Biserica de lemn din Vorța () [Corola-website/Science/317277_a_318606]
-
aceasta definiție acoperă numai verbele auxiliare care pot fi numite morfologice, si ei mai includ printre auxiliare și așa-numitele verbe modale care, prin conținutul lor lexical (originar sau dobândit în context) exprimă una din ideile de modalitate: necesitate, posibilitate, probabilitate, iminentă, voința, dorința. Unii lingviști consideră verbe auxiliare și pe cele care exprimă prin conținutul lor lexical (originar sau dobândit în context) una din ideile de aspect: începutul, continuarea sau sfârșitul acțiunii. În fine, si verbele copulative, cele care formează
Verb auxiliar () [Corola-website/Science/317536_a_318865]
-
piață. În această abordare, se consideră deci că procesul de inovare este constituit din faze secvențiale, distincte conceptual și temporal, caracterizate prin relații unidirecționale (fără feedback-uri). Fazele modelului de inovare "technology push" sunt: Cercetare fundamentală → Proiectare→Fabricație→Marketing→ Vânzări Probabilitatea succesului inovației realizate în modul "technology push" este produsul dintre probabilitatea succesului tehnologic și probabilitatea succesului comercial pentru respectiva tehnologie inovativă. Industria farmaceutică este caracterizată mai ales de modelul "technology-push". A doua generație de modele a apărut la sfârșitul decadei
Modele ale procesului de inovare () [Corola-website/Science/317627_a_318956]
-
este constituit din faze secvențiale, distincte conceptual și temporal, caracterizate prin relații unidirecționale (fără feedback-uri). Fazele modelului de inovare "technology push" sunt: Cercetare fundamentală → Proiectare→Fabricație→Marketing→ Vânzări Probabilitatea succesului inovației realizate în modul "technology push" este produsul dintre probabilitatea succesului tehnologic și probabilitatea succesului comercial pentru respectiva tehnologie inovativă. Industria farmaceutică este caracterizată mai ales de modelul "technology-push". A doua generație de modele a apărut la sfârșitul decadei 1960 și începutul anilor 1970, fiind denumite ""market pull"" (în trad
Modele ale procesului de inovare () [Corola-website/Science/317627_a_318956]
-
secvențiale, distincte conceptual și temporal, caracterizate prin relații unidirecționale (fără feedback-uri). Fazele modelului de inovare "technology push" sunt: Cercetare fundamentală → Proiectare→Fabricație→Marketing→ Vânzări Probabilitatea succesului inovației realizate în modul "technology push" este produsul dintre probabilitatea succesului tehnologic și probabilitatea succesului comercial pentru respectiva tehnologie inovativă. Industria farmaceutică este caracterizată mai ales de modelul "technology-push". A doua generație de modele a apărut la sfârșitul decadei 1960 și începutul anilor 1970, fiind denumite ""market pull"" (în trad. "piața care trage"). Aceste
Modele ale procesului de inovare () [Corola-website/Science/317627_a_318956]
-
A obține un succes comercial înseamnă, în termeni economici, că costurile totale T(I) pentru a produce inovația I sunt mai mici sau egale cu profiturile comerciale respective obținute M(I) : T(I)< M(I) Pentru modul de inovare "technology-push", probabilitatea succesului inovației P este produsul dintre probabilitatea succesului tehnologic (T) și probabilitatea succesului comercial (M) pentru acea tehnologie, adică: P(I)= P(T(I))٭ P(M(I)ǀ T(I)) Pentru modul de inovare "market-pull", probabilitatea succesului inovației este proporțională
Modele ale procesului de inovare () [Corola-website/Science/317627_a_318956]