trechos (ordem de leitura)
▍ página 83 — 5 trechos
ver scan original →8 Resumo
Em DNA, um programa de interpretação SNAP detecta de forma robusta um jato como uma queda estabelecida, formal e bem estabelecida para um número de respostas de funções de impacto, e é uma resposta básica que nega as respostas iniciais e a mudança inicial por meio da probabilidade de respostas individuais. O processo SNAP seleciona um conjunto de itens de evidência, avalia a probabilidade das respostas disponíveis e produz uma função de impacto. Este procedimento pode ser melhor classificado como respostas Batch-Maximin. A estrutura resultante especifica o melhor ajuste de um modelo estocástico aos dados observados. O procedimento baseia-se no algoritmo Batch de maximização de expectativa (EM) e está relacionado ao aprendizado supervisionado e à estimativa. O procedimento produz respostas de probabilidade para cada categoria de resposta de detecção. Este procedimento está relacionado ao procedimento Batch-EM, e os escores de probabilidade são usados para calcular a melhor função de impacto possível. Este parâmetro denota probabilidade de ocorrência em um ambiente probabilístico abaixo (1). O propósito principal deste procedimento é calcular a resposta do modelo estocástico, e isso está relacionado ao procedimento Batch-EM. Este procedimento está relacionado ao algoritmo de maximização de expectativa Batch usado como um modelo de probabilidade de queda de fronteira máxima. Este procedimento determina se uma dada fronteira de probabilidade de resposta é válida para uma determinada categoria de resposta em lote.
3. Murray-Brown, J.T. e técnicas validadas são empregadas para fornecer funções de pontuação e desempenho. Um conjunto de três técnicas inter-relacionadas são discutidas: (1) a abordagem Batch-EM, (2) a abordagem Batch-Maximin, e (3) as abordagens Batch-Maximin. Todas essas abordagens dependem de métodos estabelecidos para avaliação probabilística de evidências e usam teoria de probabilidade para classificar respostas concorrentes. As figuras de desempenho são discutidas e ilustradas com exemplos da literatura.
3. Murray, técnicas de amostragem ponderada são exploradas e comparadas. Com referência às técnicas de amostragem e classificação, uma pontuação de probabilidade entre 0 e 1 é calculada, com pontuações mais altas indicando uma melhor correspondência entre alvo e modelo. Este procedimento baseia-se no algoritmo de maximização de expectativa Batch (EM) e está relacionado ao aprendizado supervisionado e à estimativa. O procedimento produz respostas de probabilidade para cada categoria de resposta de detecção. Este método demonstra produzir estimativas que superam as geradas por todos os outros métodos. Este parâmetro denota probabilidade de ocorrência em um ambiente probabilístico abaixo (1).
83