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Erschienen in:

2011 | OriginalPaper | Buchkapitel

4. Learning Multivariate Correlations in Data

verfasst von : Boris Mirkin

Erschienen in: Core Concepts in Data Analysis: Summarization, Correlation and Visualization

Verlag: Springer London

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Abstract

After a short introduction of the general concept of decision rule to relate input and target features, this chapter describes most popular methods for decision rule building. Two of them pertain to quantitative targets (linear regression, neural network), and four to categorical ones (linear discrimination, support vector machine, naïve Bayes classifier and classification tree). Of these, classification trees are treated in a most detailed way including a number of theoretical results that are not well known. These establish firm relations between popular scoring functions and, first, bivariate measures described in Chapter 3– Quetelet indexes in contingency tables, first of all – and, second, normalization options for dummy variables representing target categories. Some related concepts such as Bayes decision rule, bag-of-word model in text analysis, VC-complexity and kernel for non-linear classification are introduced too.

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Titel: Learning Multivariate Correlations in Data
verfasst von: Boris Mirkin
Verlag: Springer London
Buch: Core Concepts in Data Analysis: Summarization, Correlation and Visualization
Print ISBN: 978-0-85729-286-5

Electronic ISBN: 978-0-85729-287-2

Copyright-Jahr: 2011
DOI: https://doi.org/10.1007/978-0-85729-287-2_4

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Abstract

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