Classificação de textos: definição & relevância para ORI
|
|
|
- Marco Pinto Fagundes
- 8 Há anos
- Visualizações:
Transcrição
1 Conteúdo
2 Conteúdo Classificação de textos: definição & relevância para ORI
3 Conteúdo Classificação de textos: definição & relevância para ORI Naive Bayes: classificador de textos
4 Conteúdo Classificação de textos: definição & relevância para ORI Naive Bayes: classificador de textos Teoria: derivação da regra de classificação de Naive Bayes
5 Conteúdo Classificação de textos: definição & relevância para ORI Naive Bayes: classificador de textos Teoria: derivação da regra de classificação de Naive Bayes Avaliação de classificação de textos: como saber se está funcionando
6 Outline 1 Classificação de textos 2 Naive Bayes 3 Teoria de Naive Bayes 4 Avaliação de classificação de textos
7 A tarefa de classificação de textos: filtragem de s spam De: "UFU Contas Suporte Técnico c 2013 " <upgrade@fcm.unicamp.br> Assunto: Caro UFU Usuário (Urgente!). Caro UFU Usuário Estamos atualizando nosso banco de dados dos EUA e centro conta de . Estamos a excluir todas as contas de webmail n~ao utilizados da UFU e criar mais espaço para novas contas. Para garantir que voc^e n~ao experimenta interrupç~ao do serviço durante este período, voc^e precisa clicar no link de validaç~ao abaixo e preencher as informaç~oes yourufu: Validaç~ao Link: Voc^e receberá uma confirmaç~ao de uma nova senha alfanumérica que só é válida durante este período e podem ser alteradas por esse processo. Pedimos desculpas por qualquer inconveniente que isso possa custar-lhe. Por favor, responda a este para que possamos dar-lhe melhores serviços online com o nosso webmail funcionalidade e melhorias novo e melhorado. =================================================
8 Definição de classificação de textos: treinamento
9 Definição de classificação de textos: treinamento Considerando: Um espaço de documentos X
10 Definição de classificação de textos: treinamento Considerando: Um espaço de documentos X Documentos são representados nesse espaço tipicamente algum tipo de espaço de alta-dimensionalidade.
11 Definição de classificação de textos: treinamento Considerando: Um espaço de documentos X Documentos são representados nesse espaço tipicamente algum tipo de espaço de alta-dimensionalidade. Um conjunto fixo de classes C = {c 1,c 2,...,c J }
12 Definição de classificação de textos: treinamento Considerando: Um espaço de documentos X Documentos são representados nesse espaço tipicamente algum tipo de espaço de alta-dimensionalidade. Um conjunto fixo de classes C = {c 1,c 2,...,c J } As classes/rótulos são definidas de acordo com a necessidade da aplicação: (e.g., spam vs. não-spam).
13 Definição de classificação de textos: treinamento Considerando: Um espaço de documentos X Documentos são representados nesse espaço tipicamente algum tipo de espaço de alta-dimensionalidade. Um conjunto fixo de classes C = {c 1,c 2,...,c J } As classes/rótulos são definidas de acordo com a necessidade da aplicação: (e.g., spam vs. não-spam). Um conjunto de treinamento de D documentos rotulados Cada documento rotulado d,c X C
14 Definição de classificação de textos: treinamento Considerando: Um espaço de documentos X Documentos são representados nesse espaço tipicamente algum tipo de espaço de alta-dimensionalidade. Um conjunto fixo de classes C = {c 1,c 2,...,c J } As classes/rótulos são definidas de acordo com a necessidade da aplicação: (e.g., spam vs. não-spam). Um conjunto de treinamento de D documentos rotulados Cada documento rotulado d,c X C Usando um algoritmo de aprendizado podemos aprender um classificador γ que mapeia documentos para classes: γ : X C
15 Definição formal de classificação de textos: aplicação/testes
16 Definição formal de classificação de textos: aplicação/testes Considerando: uma descrição d X de um documento Determinar: γ(d) C, isto é, a classe é a mais apropriada para d
17 Classificação de tópicos γ(d ) =China regiões indústrias interesses classes: Inglaterra China aves café eleições esportes d conj. treino: tráfego Londres Olimpíadas Beijing alimento frango torragem grãoes recontagem votos campo baseball conj. teste: primeira cia aérea privada chinesa Parlamento Big Ben turismo Muralha patê patos arabica robusta cargo 2 o turno ataque futebol Windsor a Rainha Mao comunista aviária gripe Quênia colheita comerciais campanha time capitão
18 Exercício
19 Exercício Encontrar exemplos do uso de classificação de textos em recuperação de informação
20 Exemplos de como motores de busca usam classificação
21 Exemplos de como motores de busca usam classificação Identificação de idioma (classes: inglês vs. francês etc.)
22 Exemplos de como motores de busca usam classificação Identificação de idioma (classes: inglês vs. francês etc.) Detecção automática de páginas de spam web
23 Exemplos de como motores de busca usam classificação Identificação de idioma (classes: inglês vs. francês etc.) Detecção automática de páginas de spam web Detecção automática de conteúdo sexualmente expĺıcito
24 Exemplos de como motores de busca usam classificação Identificação de idioma (classes: inglês vs. francês etc.) Detecção automática de páginas de spam web Detecção automática de conteúdo sexualmente expĺıcito Buscas contínuas (e.g., Alertas do Google)
25 Exemplos de como motores de busca usam classificação Identificação de idioma (classes: inglês vs. francês etc.) Detecção automática de páginas de spam web Detecção automática de conteúdo sexualmente expĺıcito Buscas contínuas (e.g., Alertas do Google) Detecção de sentimento: avaliação de filme/produto é positiva ou negativa
26 Exemplos de como motores de busca usam classificação Identificação de idioma (classes: inglês vs. francês etc.) Detecção automática de páginas de spam web Detecção automática de conteúdo sexualmente expĺıcito Buscas contínuas (e.g., Alertas do Google) Detecção de sentimento: avaliação de filme/produto é positiva ou negativa Função de ranking sem informação de retorno: documento é relevante ou não relevante
27 Métodos de classificação: 1. Manual
28 Métodos de classificação: 1. Manual Classificação manual (usado pelo Yahoo no começo da Web e PubMed)
29 Métodos de classificação: 1. Manual Classificação manual (usado pelo Yahoo no começo da Web e PubMed)
30 Métodos de classificação: 1. Manual Classificação manual (usado pelo Yahoo no começo da Web e PubMed) Acurácia alta se feito por especialistas
31 Métodos de classificação: 1. Manual Classificação manual (usado pelo Yahoo no começo da Web e PubMed) Acurácia alta se feito por especialistas Consistente quando problema e time de especialistas é pequeno
32 Métodos de classificação: 1. Manual Classificação manual (usado pelo Yahoo no começo da Web e PubMed) Acurácia alta se feito por especialistas Consistente quando problema e time de especialistas é pequeno Classificação manual para problemas grandes é difícil e proibitivo
33 Métodos de classificação: 1. Manual Classificação manual (usado pelo Yahoo no começo da Web e PubMed) Acurácia alta se feito por especialistas Consistente quando problema e time de especialistas é pequeno Classificação manual para problemas grandes é difícil e proibitivo necessitamos de métodos automáticos para classificação
34 Métodos de classificação: 2. Baseado em regras
35 Métodos de classificação: 2. Baseado em regras E.g., Alertas do Google funciona com regras
36 Métodos de classificação: 2. Baseado em regras E.g., Alertas do Google funciona com regras Comum: combinações booleanas
37 Métodos de classificação: 2. Baseado em regras E.g., Alertas do Google funciona com regras Comum: combinações booleanas Acurácia é alta, se regra foi refinada com o tempo por especialista
38 Métodos de classificação: 2. Baseado em regras E.g., Alertas do Google funciona com regras Comum: combinações booleanas Acurácia é alta, se regra foi refinada com o tempo por especialista Construir e manter um sistema de classificação com regras pode ser problemático e caro
39 Uma regra de classificação complexa
40 Uma regra de classificação complexa verity1.eps verity2.eps
41 Métodos de classificação: 3. estatísticos
42 Métodos de classificação: 3. estatísticos classificação de textos como um problema de aprendizado
43 Métodos de classificação: 3. estatísticos classificação de textos como um problema de aprendizado (i) Aprendizado supervisionado de uma função de classificação γ e (ii) aplicação de γ para classificar novos documentos
44 Métodos de classificação: 3. estatísticos classificação de textos como um problema de aprendizado (i) Aprendizado supervisionado de uma função de classificação γ e (ii) aplicação de γ para classificar novos documentos Veremos para isso: Naive Bayes
45 Outline 1 Classificação de textos 2 Naive Bayes 3 Teoria de Naive Bayes 4 Avaliação de classificação de textos
46 Classificador probabiĺıstico: Naive Bayes Computar a probabilidade de um documento d sendo uma classe c da seguinte forma: P(c d) P(c) P(t k c) 1 k n d
47 Classificador probabiĺıstico: Naive Bayes Computar a probabilidade de um documento d sendo uma classe c da seguinte forma: P(c d) P(c) P(t k c) 1 k n d n d é o tamanho do documento. (número de tokens)
48 Classificador probabiĺıstico: Naive Bayes Computar a probabilidade de um documento d sendo uma classe c da seguinte forma: P(c d) P(c) P(t k c) 1 k n d n d é o tamanho do documento. (número de tokens) P(t k c) é a probabilidade condicional do termo t k ocorrer em um documento da classe c
49 Classificador probabiĺıstico: Naive Bayes Computar a probabilidade de um documento d sendo uma classe c da seguinte forma: P(c d) P(c) P(t k c) 1 k n d n d é o tamanho do documento. (número de tokens) P(t k c) é a probabilidade condicional do termo t k ocorrer em um documento da classe c P(t k c) pode ser vista como uma medida de quanta evidência t k contribui para que c seja da classe correta
50 Classificador probabiĺıstico: Naive Bayes Computar a probabilidade de um documento d sendo uma classe c da seguinte forma: P(c d) P(c) P(t k c) 1 k n d n d é o tamanho do documento. (número de tokens) P(t k c) é a probabilidade condicional do termo t k ocorrer em um documento da classe c P(t k c) pode ser vista como uma medida de quanta evidência t k contribui para que c seja da classe correta P(c) é a probabilidade a priori de c.
51 Classificador probabiĺıstico: Naive Bayes Computar a probabilidade de um documento d sendo uma classe c da seguinte forma: P(c d) P(c) P(t k c) 1 k n d n d é o tamanho do documento. (número de tokens) P(t k c) é a probabilidade condicional do termo t k ocorrer em um documento da classe c P(t k c) pode ser vista como uma medida de quanta evidência t k contribui para que c seja da classe correta P(c) é a probabilidade a priori de c. Se os termos de um documento não dão evidência clara para classe vs. outra, escolhemos a classe c com maior P(c).
52 Classe com probabilidade a posteriori máxima Objetivo da classificação Naive Bayes é encontrar a melhor classe
53 Classe com probabilidade a posteriori máxima Objetivo da classificação Naive Bayes é encontrar a melhor classe A melhor classe é a mais provável ou classe de máxima probabilidade a posteriori (MAP) c map : c map = argmax c C ˆP(c d) = argmax c C ˆP(c) 1 k n d ˆP(t k c)
54 Fazendo o logaritmo
55 Fazendo o logaritmo Multiplicar muitas probabilidades pequenas resulta em erro de ponto flutuante
56 Fazendo o logaritmo Multiplicar muitas probabilidades pequenas resulta em erro de ponto flutuante Como log(xy) = log(x)+log(y), podemos somar o logaritmo das probabilidades em vez de multiplicar
57 Fazendo o logaritmo Multiplicar muitas probabilidades pequenas resulta em erro de ponto flutuante Como log(xy) = log(x)+log(y), podemos somar o logaritmo das probabilidades em vez de multiplicar Como log é uma função monotônica, a classe com pontuação mais alta não muda
58 Fazendo o logaritmo Multiplicar muitas probabilidades pequenas resulta em erro de ponto flutuante Como log(xy) = log(x)+log(y), podemos somar o logaritmo das probabilidades em vez de multiplicar Como log é uma função monotônica, a classe com pontuação mais alta não muda Na prática, calculamos: c map = argmax c C [log ˆP(c)+ 1 k n d log ˆP(t k c)]
59 Classificador Naive Bayes
60 Classificador Naive Bayes Regra de classificação: c map = argmax c C [log ˆP(c)+ 1 k n d log ˆP(t k c)]
61 Classificador Naive Bayes Regra de classificação: c map = argmax c C Interpretação: [log ˆP(c)+ 1 k n d log ˆP(t k c)]
62 Classificador Naive Bayes Regra de classificação: c map = argmax c C [log ˆP(c)+ 1 k n d log ˆP(t k c)] Interpretação: n d é o número de tokens no documento d
63 Classificador Naive Bayes Regra de classificação: c map = argmax c C [log ˆP(c)+ 1 k n d log ˆP(t k c)] Interpretação: n d é o número de tokens no documento d Cada parâmetro condicional log ˆP(t k c) é um peso que indica o quão bom indicador o termo t k é para c
64 Classificador Naive Bayes Regra de classificação: c map = argmax c C [log ˆP(c)+ 1 k n d log ˆP(t k c)] Interpretação: n d é o número de tokens no documento d Cada parâmetro condicional log ˆP(t k c) é um peso que indica o quão bom indicador o termo t k é para c A probabilidade a priori log ˆP(c) é um peso que indica a frequência relativa de c
65 Classificador Naive Bayes Regra de classificação: c map = argmax c C [log ˆP(c)+ 1 k n d log ˆP(t k c)] Interpretação: n d é o número de tokens no documento d Cada parâmetro condicional log ˆP(t k c) é um peso que indica o quão bom indicador o termo t k é para c A probabilidade a priori log ˆP(c) é um peso que indica a frequência relativa de c A soma do log de probabilidades e os pesos dos termos é então uma medida de quanta evidência há para o documento ser da classe c
66 Classificador Naive Bayes Regra de classificação: c map = argmax c C [log ˆP(c)+ 1 k n d log ˆP(t k c)] Interpretação: n d é o número de tokens no documento d Cada parâmetro condicional log ˆP(t k c) é um peso que indica o quão bom indicador o termo t k é para c A probabilidade a priori log ˆP(c) é um peso que indica a frequência relativa de c A soma do log de probabilidades e os pesos dos termos é então uma medida de quanta evidência há para o documento ser da classe c Selecionamos a classe com maior evidência c MAP
67 Estimação de parâmetros 1: máxima verossimilhança
68 Estimação de parâmetros 1: máxima verossimilhança Estimar parâmetros ˆP(c) e ˆP(t k c) a partir dos dados de treino: como?
69 Estimação de parâmetros 1: máxima verossimilhança Estimar parâmetros ˆP(c) e ˆP(t k c) a partir dos dados de treino: como? Prior: ˆP(c) = N c N
70 Estimação de parâmetros 1: máxima verossimilhança Estimar parâmetros ˆP(c) e ˆP(t k c) a partir dos dados de treino: como? Prior: ˆP(c) = N c N N c : número de docs na classe c; N: número total de docs
71 Estimação de parâmetros 1: máxima verossimilhança Estimar parâmetros ˆP(c) e ˆP(t k c) a partir dos dados de treino: como? Prior: ˆP(c) = N c N N c : número de docs na classe c; N: número total de docs Probabilidades condicionais: ˆP(t c) = T c,t t V T c,t
72 Estimação de parâmetros 1: máxima verossimilhança Estimar parâmetros ˆP(c) e ˆP(t k c) a partir dos dados de treino: como? Prior: ˆP(c) = N c N N c : número de docs na classe c; N: número total de docs Probabilidades condicionais: ˆP(t c) = T c,t t V T c,t T c,t é o número de tokens de t nos documentos de treino da classe c (inclui múltiplas ocorrências)
73 Estimação de parâmetros 1: máxima verossimilhança Estimar parâmetros ˆP(c) e ˆP(t k c) a partir dos dados de treino: como? Prior: ˆP(c) = N c N N c : número de docs na classe c; N: número total de docs Probabilidades condicionais: ˆP(t c) = T c,t t V T c,t T c,t é o número de tokens de t nos documentos de treino da classe c (inclui múltiplas ocorrências) Usamos a premissa de independência de Naive Bayes aqui: ˆP(t k1 c) = ˆP(t k2 c), independência da posição
74 O problema com estimativas de máxima verossimilhança: zeros
75 O problema com estimativas de máxima verossimilhança: zeros C=China X 1 =Beijing X 2 =e X 3 =Taipei X 4 =aderem X 5 =OMC P(China d) P(China) P(Beijing China) P(e China) P(Taipei China) P(aderem China) P(OMC China) Se OMC nunca ocorrer na classe China no conjunto de treinamento: ˆP(OMC China) = T China,OMC 0 t V T = China,t t V T = 0 China,t
76 O problema com estimativas de máxima verossimilhança: zeros C=China X 1 =Beijing X 2 =e X 3 =Taipei X 4 =aderem X 5 =OMC P(China d) P(China) P(Beijing China) P(e China) P(Taipei China) P(aderem China) P(OMC China) Se OMC nunca ocorrer na classe China no conjunto de treinamento: ˆP(OMC China) = T China,OMC 0 t V T = China,t t V T = 0 China,t
77 Problema com estimativas de máx. verossimilhança: zeros Se não há ocorrências de OMC nos documentos na classe China, temos uma estimativa: ˆP(OMC China) = T China,OMC t V T China,t = 0
78 Problema com estimativas de máx. verossimilhança: zeros Se não há ocorrências de OMC nos documentos na classe China, temos uma estimativa: ˆP(OMC China) = T China,OMC t V T China,t = 0 Teremos P(China d) = 0 para qualquer documento que contém OMC!
79 Evitar zeros: suavização somar-um
80 Evitar zeros: suavização somar-um Antes: ˆP(t c) = T c,t t V T c,t
81 Evitar zeros: suavização somar-um Antes: ˆP(t c) = T c,t t V T c,t Agora: somar um para cada contador para evitar zeros: ˆP(t c) = T c,t +1 t V (T c,t +1) = T c,t +1 ( t V T c,t )+B
82 Evitar zeros: suavização somar-um Antes: ˆP(t c) = T c,t t V T c,t Agora: somar um para cada contador para evitar zeros: ˆP(t c) = T c,t +1 t V (T c,t +1) = T c,t +1 ( t V T c,t )+B B = V é o tamanho do vocabulário
83 Resumo: Naive Bayes
84 Resumo: Naive Bayes Estimar parâmetros do corpus de treino usando suavização soma-um
85 Resumo: Naive Bayes Estimar parâmetros do corpus de treino usando suavização soma-um Para um novo documento, para cada classe, calcular a soma de (i) log das probabilidades a priori e (ii) logs das probabilidades condicionais dos termos
86 Resumo: Naive Bayes Estimar parâmetros do corpus de treino usando suavização soma-um Para um novo documento, para cada classe, calcular a soma de (i) log das probabilidades a priori e (ii) logs das probabilidades condicionais dos termos Atribuir o documento para a classe com maior pontuação
87 Naive Bayes: treino
88 Naive Bayes: treino NB = Naive Bayes TreinoMultinomialNB(C, D) 1 V ExtrairVocabulario(D) 2 N ContaDocs(D) 3 for each c C 4 do N c ContaDocsNaClasse(D,c) 5 priori[c] N c /N 6 texto c ConcatenaTextoTodosDocsNaClasse(D,c) 7 for each t V 8 do T c,t ContaTokensDeTermo(texto c,t) 9 for each t V 10 do probcond[t][c] Tc,t+1 11 return V,priori,probcond t (T c,t +1)
89 Naive Bayes: teste
90 Naive Bayes: teste AplicarMultinomialNB(C, V, priori, probcond, d) 1 W ExtrairTokensDeDoc(V, d) 2 for each c C 3 do pontuacao[c] log priori[c] 4 for each t W 5 do pontuacao[c]+ = log probcond[t][c] 6 return argmax c C pontuacao[c]
91 Exercício docid palavras no documento em c = China? conj. treino 1 Chinês Beijing Chinês sim 2 Chinês Chinês Shanghai sim 3 Chinês Macao sim 4 Tóquio Japão Chinês não conj. testes 5 Chinês Chinês Chinês Tóquio Japão? Estimar parâmetros do classificador de Naive Bayes Classificar documentos de teste
92 Exemplo: estimação de parâmetros
93 Exemplo: estimação de parâmetros Probabilidades a priori: ˆP(c) = 3/4 e ˆP(c) = 1/4 Probabilidades condicionais: ˆP(Chinês c) = (5+1)/(8+6) = 6/14 = 3/7 ˆP(Tóquio c) = ˆP(Japão c) = (0+1)/(8+6) = 1/14 ˆP(Chinês c) = (1+1)/(3+6) = 2/9 ˆP(Tóquio c) = ˆP(Japão c) = (1+1)/(3+6) = 2/9 Os denominadores são (8+6) e (3+6) porque os tamanhos de text c e text c são 8 e 3 e porque a constante B é 6 como o vocabulário consiste de seis termos
94 Exemplo: classificação
95 Exemplo: classificação ˆP(c d 5 ) 3/4 (3/7) 3 1/14 1/ ˆP(c d 5 ) 1/4 (2/9) 3 2/9 2/ Então o classificador atribui o documento de teste para classe c = China. A razão para essa decisão de classificação é que as três ocorrências do indicador positivo Chinês em d 5 supera as ocorrências de dois indicadores negativos Japão e Tóquio.
96 Complexidade de tempo de Naive Bayes
97 Complexidade de tempo de Naive Bayes modo complexidade de tempo treino Θ( D L ave + C V ) teste Θ(L a + C M a ) = Θ( C M a ) L ave : tamanho médio de um documento de treino, L a : tamanho de um documeto de teste, M a : número de termos distintos no doc de teste D: conj. treino, V: vocabulário, C: conj. de classes
98 Complexidade de tempo de Naive Bayes modo complexidade de tempo treino Θ( D L ave + C V ) teste Θ(L a + C M a ) = Θ( C M a ) L ave : tamanho médio de um documento de treino, L a : tamanho de um documeto de teste, M a : número de termos distintos no doc de teste D: conj. treino, V: vocabulário, C: conj. de classes Θ( D L ave ) é o tempo que leva para calcular todas as contagens
99 Complexidade de tempo de Naive Bayes modo complexidade de tempo treino Θ( D L ave + C V ) teste Θ(L a + C M a ) = Θ( C M a ) L ave : tamanho médio de um documento de treino, L a : tamanho de um documeto de teste, M a : número de termos distintos no doc de teste D: conj. treino, V: vocabulário, C: conj. de classes Θ( D L ave ) é o tempo que leva para calcular todas as contagens Θ( C V ) é o tempo que leva para obter parâmetros from the counts.
100 Complexidade de tempo de Naive Bayes modo complexidade de tempo treino Θ( D L ave + C V ) teste Θ(L a + C M a ) = Θ( C M a ) L ave : tamanho médio de um documento de treino, L a : tamanho de um documeto de teste, M a : número de termos distintos no doc de teste D: conj. treino, V: vocabulário, C: conj. de classes Θ( D L ave ) é o tempo que leva para calcular todas as contagens Θ( C V ) é o tempo que leva para obter parâmetros from the counts. Geralmente : C V < D L ave
101 Complexidade de tempo de Naive Bayes modo complexidade de tempo treino Θ( D L ave + C V ) teste Θ(L a + C M a ) = Θ( C M a ) L ave : tamanho médio de um documento de treino, L a : tamanho de um documeto de teste, M a : número de termos distintos no doc de teste D: conj. treino, V: vocabulário, C: conj. de classes Θ( D L ave ) é o tempo que leva para calcular todas as contagens Θ( C V ) é o tempo que leva para obter parâmetros from the counts. Geralmente : C V < D L ave Tempo de teste também é linear (no tamanho para o documento de teste)
102 Complexidade de tempo de Naive Bayes modo complexidade de tempo treino Θ( D L ave + C V ) teste Θ(L a + C M a ) = Θ( C M a ) L ave : tamanho médio de um documento de treino, L a : tamanho de um documeto de teste, M a : número de termos distintos no doc de teste D: conj. treino, V: vocabulário, C: conj. de classes Θ( D L ave ) é o tempo que leva para calcular todas as contagens Θ( C V ) é o tempo que leva para obter parâmetros from the counts. Geralmente : C V < D L ave Tempo de teste também é linear (no tamanho para o documento de teste) Então: Naive Bayes é linear no tamanho do conjunto de treino e no documento de teste
103 Outline 1 Classificação de textos 2 Naive Bayes 3 Teoria de Naive Bayes 4 Avaliação de classificação de textos
104 Naive Bayes: análise
105 Naive Bayes: análise Queremos ver melhor as propriedades de Naive Bayes.
106 Naive Bayes: análise Queremos ver melhor as propriedades de Naive Bayes. Derivaremos a regra de classificação...
107 Naive Bayes: análise Queremos ver melhor as propriedades de Naive Bayes. Derivaremos a regra de classificação e faremos as premissas explicitamente
108 Derivação da regra de Naive Bayes
109 Derivação da regra de Naive Bayes Queremos encontrar a classe que é mais provável para um dado documento: c map = argmax c C P(c d) Aplicar regra de Bayes P(A B) = P(B A)P(A) P(B) : c map = argmax c C P(d c)p(c) P(d) Ignorar denominador uma vez que P(d) é igual para todas as classes: c map = argmax c C P(d c)p(c)
110 Muitos parâmetros / esparsidade c map = argmax P(d c)p(c) c C = argmaxp( t 1,...,t k,...,t nd c)p(c) c C
111 Muitos parâmetros / esparsidade c map = argmax P(d c)p(c) c C = argmaxp( t 1,...,t k,...,t nd c)p(c) c C Há muitos parâmetros P( t 1,...,t k,...,t nd c), um para cada combinação única de uma classe e sequência de palavras
112 Muitos parâmetros / esparsidade c map = argmax P(d c)p(c) c C = argmaxp( t 1,...,t k,...,t nd c)p(c) c C Há muitos parâmetros P( t 1,...,t k,...,t nd c), um para cada combinação única de uma classe e sequência de palavras Precisaríamos um número muito grande de exemplos de treinamento para estimar esse número de parâmetros.
113 Muitos parâmetros / esparsidade c map = argmax P(d c)p(c) c C = argmaxp( t 1,...,t k,...,t nd c)p(c) c C Há muitos parâmetros P( t 1,...,t k,...,t nd c), um para cada combinação única de uma classe e sequência de palavras Precisaríamos um número muito grande de exemplos de treinamento para estimar esse número de parâmetros. Esse é o problema da esparsidade dos dados.
114 Premissa da independência condicional de Naive Bayes Para reduzir o número de parâmetros para um tamanho razoável, usamos a premissa da independência condicional de Naive Bayes: P(d c) = P( t 1,...,t nd c) = 1 k n d P(X k = t k c) Supomos que a probabilidade de observar a conjunção de atributos é igual ao produto de probabilidades individuais P(X k = t k c). obter de antes as estimativas para essas probabilidades condicionais : ˆP(t c) = T c,t+1 ( t V T c,t )+B
115 Modelos generativos
116 Modelos generativos C=China X 1 =Beijing X 2 =e X 3 =Taipei X 4 =aderem X 5 =OMC P(c d) P(c) 1 k n d P(t k c) Gerar uma classe com probabilidade P(c)
117 Modelos generativos C=China X 1 =Beijing X 2 =e X 3 =Taipei X 4 =aderem X 5 =OMC P(c d) P(c) 1 k n d P(t k c) Gerar uma classe com probabilidade P(c) Gerar cada uma das palavras (nas suas respectivas posições ), condicional na classe, mas independente entre si, com probabilidade P(t k c)
118 Modelos generativos C=China X 1 =Beijing X 2 =e X 3 =Taipei X 4 =aderem X 5 =OMC P(c d) P(c) 1 k n d P(t k c) Gerar uma classe com probabilidade P(c) Gerar cada uma das palavras (nas suas respectivas posições ), condicional na classe, mas independente entre si, com probabilidade P(t k c) Para classificar docs, reprojetamos esse processo e encontramos a classe que é mais provável de ter gerado o documento.
119 Segunda premissa de independência
120 Segunda premissa de independência ˆP(X k1 = t c) = ˆP(X k2 = t c)
121 Segunda premissa de independência ˆP(X k1 = t c) = ˆP(X k2 = t c) Por exemplo, para um documento na classe Inglaterra, a probabilidade de ter rainha na primeira posição do documento é a mesma de ter na última posição
122 Segunda premissa de independência ˆP(X k1 = t c) = ˆP(X k2 = t c) Por exemplo, para um documento na classe Inglaterra, a probabilidade de ter rainha na primeira posição do documento é a mesma de ter na última posição As duas premissas de independência nos leva ao modelo de coleção de palavras.
123 Um modelo de Naive Bayes: modelo de Bernoulli C=China U Alaska =0 U Beijing =1 U India =0 U aderem =1 U Taipei =1 U OMC =1
124 Violação das premissas de independência de Naive Bayes
125 Violação das premissas de independência de Naive Bayes Independência condicional: P( t 1,...,t nd c) = 1 k n d P(X k = t k c)
126 Violação das premissas de independência de Naive Bayes Independência condicional: P( t 1,...,t nd c) = P(X k = t k c) 1 k n d Independência posicional:
127 Violação das premissas de independência de Naive Bayes Independência condicional: P( t 1,...,t nd c) = Independência posicional: ˆP(X k1 = t c) = ˆP(X k2 = t c) 1 k n d P(X k = t k c)
128 Violação das premissas de independência de Naive Bayes Independência condicional: P( t 1,...,t nd c) = Independência posicional: ˆP(X k1 = t c) = ˆP(X k2 = t c) 1 k n d P(X k = t k c) As premissas de independência não são realmente verificadas em documentos escritos em linguagem natural
129 Violação das premissas de independência de Naive Bayes Independência condicional: P( t 1,...,t nd c) = Independência posicional: ˆP(X k1 = t c) = ˆP(X k2 = t c) 1 k n d P(X k = t k c) As premissas de independência não são realmente verificadas em documentos escritos em linguagem natural Como é possível Naive Bayes funcionar se essas premissas não são apropriadas?
130 Porquê Naive Bayes funciona? Naive Bayes pode funcionar bem apesar das premissas de independência não serem respeitadas
131 Porquê Naive Bayes funciona? Naive Bayes pode funcionar bem apesar das premissas de independência não serem respeitadas Exemplo: c 1 c 2 classe escolhida prob. verdadeira P(c d) c 1 ˆP(c) 1 k n d ˆP(tk c) estimativa NB ˆP(c d) c 1
132 Porquê Naive Bayes funciona? Naive Bayes pode funcionar bem apesar das premissas de independência não serem respeitadas Exemplo: c 1 c 2 classe escolhida prob. verdadeira P(c d) c 1 ˆP(c) 1 k n d ˆP(tk c) estimativa NB ˆP(c d) c 1 Contagem duplicada de evidência causa subestimação (0.01) e superestimação (0.99).
133 Porquê Naive Bayes funciona? Naive Bayes pode funcionar bem apesar das premissas de independência não serem respeitadas Exemplo: c 1 c 2 classe escolhida prob. verdadeira P(c d) c 1 ˆP(c) 1 k n d ˆP(tk c) estimativa NB ˆP(c d) c 1 Contagem duplicada de evidência causa subestimação (0.01) e superestimação (0.99). Classificação deve predizar a classe e não necessariamente as probabilidades
134 Porquê Naive Bayes funciona? Naive Bayes pode funcionar bem apesar das premissas de independência não serem respeitadas Exemplo: c 1 c 2 classe escolhida prob. verdadeira P(c d) c 1 ˆP(c) 1 k n d ˆP(tk c) estimativa NB ˆP(c d) c 1 Contagem duplicada de evidência causa subestimação (0.01) e superestimação (0.99). Classificação deve predizar a classe e não necessariamente as probabilidades Naive Bayes é horrível para estimação as probabilidades...
135 Porquê Naive Bayes funciona? Naive Bayes pode funcionar bem apesar das premissas de independência não serem respeitadas Exemplo: c 1 c 2 classe escolhida prob. verdadeira P(c d) c 1 ˆP(c) 1 k n d ˆP(tk c) estimativa NB ˆP(c d) c 1 Contagem duplicada de evidência causa subestimação (0.01) e superestimação (0.99). Classificação deve predizar a classe e não necessariamente as probabilidades Naive Bayes é horrível para estimação as probabilidades......mas funciona bem para predição de classes
136 Naive Bayes funciona bem Naive Bayes tem sido aplicado em competições (e.g., KDD-CUP 97)
137 Naive Bayes funciona bem Naive Bayes tem sido aplicado em competições (e.g., KDD-CUP 97) Mais robusto para termos não relevantes que métodos mais complexos
138 Naive Bayes funciona bem Naive Bayes tem sido aplicado em competições (e.g., KDD-CUP 97) Mais robusto para termos não relevantes que métodos mais complexos Mais robusto para mudança de conceitos (alteração de definição de classe com o tempo) que métodos mais complexos
139 Naive Bayes funciona bem Naive Bayes tem sido aplicado em competições (e.g., KDD-CUP 97) Mais robusto para termos não relevantes que métodos mais complexos Mais robusto para mudança de conceitos (alteração de definição de classe com o tempo) que métodos mais complexos Melhor que métodos como árvores de decisão quando temos muitos atributos igualmente importantes
140 Naive Bayes funciona bem Naive Bayes tem sido aplicado em competições (e.g., KDD-CUP 97) Mais robusto para termos não relevantes que métodos mais complexos Mais robusto para mudança de conceitos (alteração de definição de classe com o tempo) que métodos mais complexos Melhor que métodos como árvores de decisão quando temos muitos atributos igualmente importantes Um bom nível de desempenho para classificação de textos (mas não o melhor)
141 Naive Bayes funciona bem Naive Bayes tem sido aplicado em competições (e.g., KDD-CUP 97) Mais robusto para termos não relevantes que métodos mais complexos Mais robusto para mudança de conceitos (alteração de definição de classe com o tempo) que métodos mais complexos Melhor que métodos como árvores de decisão quando temos muitos atributos igualmente importantes Um bom nível de desempenho para classificação de textos (mas não o melhor) Ótimo se premissas de independência forem verdadeiras (nunca verdade para textos, mas verdade para alguns domínios)
142 Naive Bayes funciona bem Naive Bayes tem sido aplicado em competições (e.g., KDD-CUP 97) Mais robusto para termos não relevantes que métodos mais complexos Mais robusto para mudança de conceitos (alteração de definição de classe com o tempo) que métodos mais complexos Melhor que métodos como árvores de decisão quando temos muitos atributos igualmente importantes Um bom nível de desempenho para classificação de textos (mas não o melhor) Ótimo se premissas de independência forem verdadeiras (nunca verdade para textos, mas verdade para alguns domínios) Muito rápido
143 Naive Bayes funciona bem Naive Bayes tem sido aplicado em competições (e.g., KDD-CUP 97) Mais robusto para termos não relevantes que métodos mais complexos Mais robusto para mudança de conceitos (alteração de definição de classe com o tempo) que métodos mais complexos Melhor que métodos como árvores de decisão quando temos muitos atributos igualmente importantes Um bom nível de desempenho para classificação de textos (mas não o melhor) Ótimo se premissas de independência forem verdadeiras (nunca verdade para textos, mas verdade para alguns domínios) Muito rápido Baixos requisitos de armazenamento
144 Outline 1 Classificação de textos 2 Naive Bayes 3 Teoria de Naive Bayes 4 Avaliação de classificação de textos
145 Avaliação no corpus Reuters γ(d ) =China regiões indústrias interesses classes: Inglaterra China aves café eleições esportes d conj. treino: tráfego Londres Olimpíadas Beijing alimento frango torragem grãos recontagem votos campo baseball conj. teste: primeira privada Chinês cia aérea Parlamento Big Ben turismo Muralha patê patos arábica robusta cargo 2 o turno ataque futebol Windsor a Rainha Mao comunismo aviária gripe Quênia colheita comerciais campanha time capitão
146 Exemplo: Corpus Reuters símbolo estatística valor N documentos 800,000 L média. # tokens por documento 200 M palavras 400,000
147 Exemplo: Corpus Reuters símbolo estatística valor N documentos 800,000 L média. # tokens por documento 200 M palavras 400,000 tipo de classe número exemplos região 366 Inglaterra, China indústria 870 aves, café interesses 126 eleições, esportes
148 Um documento do corpus Reuters
149 Um documento do corpus Reuters reuters2.eps
150 Avaliando classificação
151 Avaliando classificação Avaliação precisa ser feita em conjunto de testes que seja independente dos dados de treino, i.e., conjuntos de treino e teste são disjuntos
152 Avaliando classificação Avaliação precisa ser feita em conjunto de testes que seja independente dos dados de treino, i.e., conjuntos de treino e teste são disjuntos Fácil obter bom desempenho em um conjunto de teste que estava disponível durante o treino.
153 Avaliando classificação Avaliação precisa ser feita em conjunto de testes que seja independente dos dados de treino, i.e., conjuntos de treino e teste são disjuntos Fácil obter bom desempenho em um conjunto de teste que estava disponível durante o treino. Medidas: Precisão, recuperação, F 1, acurácia de classificação
154 Precisão P and recuperação R na classe não na classe predito como estar na classe verd. positivos (VP) falso positives (FP) predito como não estar classe falso negativos (FN) verd. negativos (VN) TP, FP, FN, TN são contagens de documentos. A soma dos quatro números é igual ao número de documentos precisão:p = TP/(TP + FP) recuperação:r = TP/(TP + FN)
155 Uma medida combinada : F F 1 equilibrar taxa de precisão e recuperação
156 Uma medida combinada : F F 1 equilibrar taxa de precisão e recuperação F 1 = P R = 2PR P +R
157 Uma medida combinada : F F 1 equilibrar taxa de precisão e recuperação F 1 = P R Média de P e R: 1 F = 1 2 ( 1 P + 1 R ) = 2PR P +R
158 Média: Micro vs. Macro
159 Média: Micro vs. Macro Agora temos uma medida de avaliação (F 1 ) para uma classe.
160 Média: Micro vs. Macro Agora temos uma medida de avaliação (F 1 ) para uma classe. Mas também queremos um número único que mede o desempenho agregado sobre todas as classes na coleção
161 Média: Micro vs. Macro Agora temos uma medida de avaliação (F 1 ) para uma classe. Mas também queremos um número único que mede o desempenho agregado sobre todas as classes na coleção Macro-média
162 Média: Micro vs. Macro Agora temos uma medida de avaliação (F 1 ) para uma classe. Mas também queremos um número único que mede o desempenho agregado sobre todas as classes na coleção Macro-média Calcular F 1 para cada uma das classes em C
163 Média: Micro vs. Macro Agora temos uma medida de avaliação (F 1 ) para uma classe. Mas também queremos um número único que mede o desempenho agregado sobre todas as classes na coleção Macro-média Calcular F 1 para cada uma das classes em C Médias desses F 1 para cada classe C
164 Média: Micro vs. Macro Agora temos uma medida de avaliação (F 1 ) para uma classe. Mas também queremos um número único que mede o desempenho agregado sobre todas as classes na coleção Macro-média Calcular F 1 para cada uma das classes em C Médias desses F 1 para cada classe C Micro-média
165 Média: Micro vs. Macro Agora temos uma medida de avaliação (F 1 ) para uma classe. Mas também queremos um número único que mede o desempenho agregado sobre todas as classes na coleção Macro-média Calcular F 1 para cada uma das classes em C Médias desses F 1 para cada classe C Micro-média Computar TP, FP, FN para cada classe de C
166 Média: Micro vs. Macro Agora temos uma medida de avaliação (F 1 ) para uma classe. Mas também queremos um número único que mede o desempenho agregado sobre todas as classes na coleção Macro-média Calcular F 1 para cada uma das classes em C Médias desses F 1 para cada classe C Micro-média Computar TP, FP, FN para cada classe de C Somar esses C números (e.g., todos os TP são somados)
167 Média: Micro vs. Macro Agora temos uma medida de avaliação (F 1 ) para uma classe. Mas também queremos um número único que mede o desempenho agregado sobre todas as classes na coleção Macro-média Calcular F 1 para cada uma das classes em C Médias desses F 1 para cada classe C Micro-média Computar TP, FP, FN para cada classe de C Somar esses C números (e.g., todos os TP são somados) Computar F 1 para os TP, FP, FN somados
168 Naive Bayes vs. outros métodos (a) NB Rocchio knn SVM micro-média-l (90 classes) macro-média (90 classes) (b) NB Rocchio knn árvores SVM earn acq money-fx grain crude trade interest ship wheat corn micro-média(top 10) micro-média-d (118 classes) n/a n/a 87 Medida de avaliação: F 1
169 Naive Bayes vs. outros métodos (a) NB Rocchio knn SVM micro-média-l (90 classes) macro-média (90 classes) (b) NB Rocchio knn árvores SVM earn acq money-fx grain crude trade interest ship wheat corn micro-média(top 10) micro-média-d (118 classes) n/a n/a 87 Medida de avaliação: F 1 Naive Bayes funciona bem, mas alguns métodos são consistentemente melhores (e.g., SVM).
Classificação de textos Naive Bayes Teoria de Naive Bayes Avaliação de classificação de textos
Conteúdo Classificação de textos: definição & relevância para ORI Naive Bayes: classificador de textos Teoria: derivação da regra de classificação de Naive Bayes Avaliação de classificação de textos: como
Classificação de textos: definição & relevância para ORI
Conteúdo Classificação de textos: definição & relevância para ORI Classificação de textos & Naive Bayes 1 / 47 Conteúdo Classificação de textos: definição & relevância para ORI Classificação de textos
Classificação de textos Naive Bayes Teoria de Naive Bayes Avaliação de classificação de textos. Classificação de textos & Naive Bayes 1 / 48
Conteúdo Classificação de textos & Naive Bayes 1 / 48 Conteúdo Classificação de textos: definição & relevância para ORI Classificação de textos & Naive Bayes 1 / 48 Conteúdo Classificação de textos: definição
Agrupamento de dados
Organização e Recuperação de Informação: Agrupamento de dados Marcelo K. A. Faculdade de Computação - UFU Agrupamento de dados / 7 Overview Agrupamento: introdução Agrupamento em ORI 3 K-médias 4 Avaliação
Probabilidade - aula III
27 de Março de 2014 Regra da Probabilidade Total Objetivos Ao final deste capítulo você deve ser capaz de: Usar a regra da multiplicação para calcular probabilidade de eventos Usar a Regra da Probabilidade
Exercícios Resolvidos sobre probabilidade total e Teorema de Bayes
Exercícios Resolvidos sobre probabilidade total e Teorema de Bayes Para ampliar sua compreensão sobre probabilidade total e Teorema de Bayes, estude este conjunto de exercícios resolvidos sobre o tema.
Organizaçãoe Recuperaçãode Informação GSI521. Prof. Dr. Rodrigo Sanches Miani FACOM/UFU
Organizaçãoe Recuperaçãode Informação GSI521 Prof. Dr. Rodrigo Sanches Miani FACOM/UFU Aula anterior Organização e Recuperação de Informação(GSI521) Modelo vetorial- Definição Para o modelo vetorial, o
Introdução aos critérios de consulta. Um critério é semelhante a uma fórmula é uma cadeia de caracteres que pode consistir em
Material retirado do site Office online. Introdução aos critérios de consulta Um critério é semelhante a uma fórmula é uma cadeia de caracteres que pode consistir em referências de campo, operadores e
BearingNet Bem-vindo Contenuto
Contenuto Introdução... 2 Selecionar idioma... 3 Banners Publicitários... 3 Membro... 3 Atividade... 3 Utilidades... 3 Feriado Público... 6 Pedido de Ajuda... 6 Procurar... 7 Notícias recentes... 7 Novo
Microsoft Access: Criar consultas para um novo banco de dados. Vitor Valerio de Souza Campos
Microsoft Access: Criar consultas para um novo banco de Vitor Valerio de Souza Campos Conteúdo do curso Visão geral: consultas são essenciais Lição: inclui sete seções Tarefas práticas sugeridas Teste.
O curso Afiliado de Sucesso é um treinamento completo, passo a passo, em vídeo-aulas de fácil entendimento, destinado a ensinar qualquer pessoa a
O curso Afiliado de Sucesso é um treinamento completo, passo a passo, em vídeo-aulas de fácil entendimento, destinado a ensinar qualquer pessoa a construir um negócio sólido e lucrativo na Internet como
INF 1771 Inteligência Artificial
Edirlei Soares de Lima INF 1771 Inteligência Artificial Aula 12 Aprendizado de Máquina Agentes Vistos Anteriormente Agentes baseados em busca: Busca cega Busca heurística Busca local
Novell. Novell Teaming 1.0. novdocx (pt-br) 6 April 2007 EXPLORAR O PORTLET BEM-VINDO DESCUBRA SEU CAMINHO USANDO O NOVELL TEAMING NAVIGATOR
Novell Teaming - Guia de início rápido Novell Teaming 1.0 Julho de 2007 INTRODUÇÃO RÁPIDA www.novell.com Novell Teaming O termo Novell Teaming neste documento se aplica a todas as versões do Novell Teaming,
Política de privacidade do Norton Community Watch
Política de privacidade do Norton Community Watch Data de início: 5 de agosto de 1999 Última atualização: 16 de abril de 2010 O que é o Norton Community Watch? O Norton Community Watch permite que os usuários
textos documentos semi-estruturado
1 Mineração de Textos Os estudos em Aprendizado de Máquina normalmente trabalham com dados estruturados Entretanto, uma grande quantidade de informação é armazenada em textos, que são dados semiestruturados
Lista de Exercícios Tratamento de Incerteza baseado em Probabilidade
Lista de Exercícios Tratamento de Incerteza baseado em Probabilidade 1) Explique o termo probabilidade subjetiva no contexto de um agente que raciocina sobre incerteza baseando em probabilidade. 2) Explique
Espaço Amostral ( ): conjunto de todos os
PROBABILIDADE Espaço Amostral (): conjunto de todos os resultados possíveis de um experimento aleatório. Exemplos: 1. Lançamento de um dado. = {1,, 3, 4,, 6}. Doador de sangue (tipo sangüíneo). = {A, B,
MAT 461 Tópicos de Matemática II Aula 3: Resumo de Probabilidade
MAT 461 Tópicos de Matemática II Aula 3: Resumo de Probabilidade Edson de Faria Departamento de Matemática IME-USP 19 de Agosto, 2013 Probabilidade: uma Introdução / Aula 3 1 Probabilidade Discreta: Exemplos
Avaliando o que foi Aprendido
Avaliando o que foi Aprendido Treinamento, teste, validação Predição da performance: Limites de confiança Holdout, cross-validation, bootstrap Comparando algoritmos: o teste-t Predecindo probabilidades:função
Google Drive. Passos. Configurando o Google Drive
Google Drive um sistema de armazenagem de arquivos ligado à sua conta Google e acessível via Internet, desta forma você pode acessar seus arquivos a partir de qualquer dispositivo que tenha acesso à Internet.
Regra do Evento Raro p/ Inferência Estatística:
Probabilidade 3-1 Aspectos Gerais 3-2 Fundamentos 3-3 Regra da Adição 3-4 Regra da Multiplicação: 3-5 Probabilidades por Meio de Simulações 3-6 Contagem 1 3-1 Aspectos Gerais Objetivos firmar um conhecimento
2. Representação Numérica
2. Representação Numérica 2.1 Introdução A fim se realizarmos de maneira prática qualquer operação com números, nós precisamos representa-los em uma determinada base numérica. O que isso significa? Vamos
O Processo de KDD. Data Mining SUMÁRIO - AULA1. O processo de KDD. Interpretação e Avaliação. Seleção e Pré-processamento. Consolidação de dados
SUMÁRIO - AULA1 O Processo de KDD O processo de KDD Interpretação e Avaliação Consolidação de dados Seleção e Pré-processamento Warehouse Data Mining Dados Preparados p(x)=0.02 Padrões & Modelos Conhecimento
CAPÍTULO 3 - TIPOS DE DADOS E IDENTIFICADORES
CAPÍTULO 3 - TIPOS DE DADOS E IDENTIFICADORES 3.1 - IDENTIFICADORES Os objetos que usamos no nosso algoritmo são uma representação simbólica de um valor de dado. Assim, quando executamos a seguinte instrução:
Microsoft Access: Criar relações para um novo banco de dados. Vitor Valerio de Souza Campos
Microsoft Access: Criar relações para um novo banco de Vitor Valerio de Souza Campos Conteúdo do curso Visão geral: relações são essenciais Lição: inclui oito seções Tarefas práticas sugeridas Teste Cartão
SUMÁRIO 1. AULA 6 ENDEREÇAMENTO IP:... 2
SUMÁRIO 1. AULA 6 ENDEREÇAMENTO IP:... 2 1.1 Introdução... 2 1.2 Estrutura do IP... 3 1.3 Tipos de IP... 3 1.4 Classes de IP... 4 1.5 Máscara de Sub-Rede... 6 1.6 Atribuindo um IP ao computador... 7 2
Estatística e Probabilidade. Aula 4 Cap 03. Probabilidade
Estatística e Probabilidade Aula 4 Cap 03 Probabilidade Estatística e Probabilidade Método Estatístico Estatística Descritiva Estatística Inferencial Nesta aula... aprenderemos como usar informações para
ESTRUTURAS DE DADOS II
ESTRUTURAS DE DADOS II Msc. Daniele Carvalho Oliveira Doutoranda em Ciência da Computação - UFU Mestre em Ciência da Computação UFU Bacharel em Ciência da Computação - UFJF Conteúdo Programático 1. Introdução
3 Dicas MATADORAS Para Escrever Emails Que VENDEM Imóveis
3 Dicas MATADORAS Para Escrever Emails Que VENDEM Imóveis O que é um e- mail bem sucedido? É aquele e- mail que você recebe o contato, envia o e- mail para o cliente e ele te responde. Nós não estamos
LISTA DE EXEMPLOS - PROBABILIDADE
LISTA DE EXEMPLOS - PROBABILIDADE EXEMPLO 1 CONVERTENDO UM ARREMESSO LIVRE Ache a probabilidade de que o jogador de basquete da NBA, Reggie Miller, converta um arremesso livre depois de sofrer uma falta.
Manual - Gemelo Backup Online WEB
Manual - Gemelo Backup Online WEB É um disco virtual que permite acessar seus dados de qualquer lugar através da Internet. Acesso A Gemelo Storage Solutions e enviará um e-mail confirmando que você é usuário
Múltiplos Estágios processo com três estágios Inquérito de Satisfação Fase II
O seguinte exercício contempla um processo com três estágios. Baseia-se no Inquérito de Satisfação Fase II, sendo, por isso, essencial compreender primeiro o problema antes de começar o tutorial. 1 1.
Inventário Rotativo. Página 1
Inventário Rotativo Página 1 Página 2 Antes de iniciar qualquer inventário certifique-se de que não há nenhum dos produtos a serem inventariados pendente de entrada, lançamento para requisições entre outros.
5. Links de bibliotecas (off-line) Localiza bibliotecas que tenham uma cópia imp 6. Como entender um resultado de pesquisa. Sobre o Google Acadêmico
Sobre o Google Acadêmico Ajuda do Google Acadêmico Dicas de pesquisa avançada Suporte para bibliotecas Suporte para editoras Coloque o Google Acadêmico no seu site Como entender um resultado de pesquisa
Calculando probabilidades
A UA UL LA Calculando probabilidades Introdução evento E é: P(E) = Você já aprendeu que a probabilidade de um nº deresultadosfavoráveis nº total de resultados possíveis Nesta aula você aprenderá a calcular
Universidade Tecnológica Federal do Paraná UTFPR Programa de Pós-Graduação em Computação Aplicada Disciplina de Mineração de Dados
Universidade Tecnológica Federal do Paraná UTFPR Programa de Pós-Graduação em Computação Aplicada Disciplina de Mineração de Dados Prof. Celso Kaestner Poker Hand Data Set Aluno: Joyce Schaidt Versão:
Medindo a Produtividade do Desenvolvimento de Aplicativos
Medindo a Produtividade do Desenvolvimento de Aplicativos Por Allan J. Albrecht Proc. Joint SHARE/GUIDE/IBM Application Development Symposium (October, 1979), 83-92 IBM Corporation, White Plains, New York
Olá, Somos Ideatera - Studio Tecnológico
Olá, Somos Ideatera - Studio Tecnológico O parceiro certo para aumentar a produtividade, visibilidade e alcance de sua marca e/ou website! Breve descrição do que oferecemos: Web Analytics: Este serviço
ADM041 / EPR806 Sistemas de Informação
ADM041 / EPR806 Sistemas de Informação UNIFEI Universidade Federal de Itajubá Prof. Dr. Alexandre Ferreira de Pinho 1 Sistemas de Apoio à Decisão (SAD) Tipos de SAD Orientados por modelos: Criação de diferentes
Usando Ferramentas de Busca
Web Marketing Usando Ferramentas de Busca Marcelo Silveira Novatec Editora Ltda. www.novateceditora.com.br 1 Conhecendo o cenário de pesquisas na Internet Este capítulo apresenta uma visão geral sobre
23/02/2015. 006 007 8 NOME João 011 12 CPF 98395831153 021 022 023 24 SALARIO 3000,00 VARIÁVEL VARIÁVEIS
VARIÁVEL Uma variável é um local na memória principal, isto é um endereço que armazena um conteúdo. Em linguagens de alto nível, nós é permitido dar nome a esse endereço para facilitar a programação. Gilvan
Avanços na transparência
Avanços na transparência A Capes está avançando não apenas na questão dos indicadores, como vimos nas semanas anteriores, mas também na transparência do sistema. Este assunto será explicado aqui, com ênfase
Linguagem algorítmica: Portugol
Programação de Computadores I Aula 03 Linguagem algorítmica: Portugol José Romildo Malaquias Departamento de Computação Universidade Federal de Ouro Preto 2011-1 1/34 Introdução I Lógica A lógica é usada
AULA 3 FERRAMENTAS E APLICATIVOS DE NAVEGAÇÃO, DE CORREIO ELETRÔNICO, DE GRUPOS DE DISCUSSÃO, DE BUSCA E PESQUISA (PARTE II)
AULA 3 FERRAMENTAS E APLICATIVOS DE NAVEGAÇÃO, DE CORREIO ELETRÔNICO, DE GRUPOS DE DISCUSSÃO, DE BUSCA E PESQUISA (PARTE II) A seguir vamos ao estudo das ferramentas e aplicativos para utilização do correio
2 Desenvolvimento da Publicidade de Busca
Desenvolvimento da Publicidade de Busca 21 2 Desenvolvimento da Publicidade de Busca Em seus primórdios, a publicidade na Web era quase que totalmente baseada na venda de impressões, ou seja, exibições
Versão 8.0.2.15 a 8.0.2.17 Correções e Melhorias Patch's Melhorias e Correções Patch's Versão 8.0.2.15 a 8.0.2.17
Melhorias e Correções Patch's Abril 2015 Relações de Melhorias 6439 Ajuste no Título do check box "Criar ocorrência apartir de e-mail" Ajustadas as palavras a partir, pois elas estavam juntas nas frases:
Como fazer um fluxo de nutrição de leads eficaz
Como fazer um fluxo de nutrição de leads eficaz COMO FAZER UM FLUXO DE NUTRIÇÃO DE LEADS EFICAZ Nutrir leads é a melhor maneira de manter um relacionamento próximo tanto com os atuais como com seus futuros
PAINEL GERENCIADOR DE E-MAILS
Este manual foi criado com o objetivo de facilitar o gerenciamento de suas contas de e-mail. Com ele, o administrador poderá criar e excluir e-mails, alterar senha, configurar redirecionamento de contas,
Exercícios de Fixação Pseudocódigo e Estruturas Básicas de Controle
Disciplina: TCC-00.7 Prog. de Computadores III Professor: Leandro Augusto Frata Fernandes Turma: A- Data: / / Exercícios de Fixação Pseudocódigo e Estruturas Básicas de Controle. Construa um algoritmo
5 A Utilização da Técnica do Espaço Nulo e dos Atributos Baseados na Escolha de Coeficientes de Autocorrelações
5 A Utilização da Técnica do Espaço Nulo e dos Atributos Baseados na Escolha de Coeficientes de Autocorrelações Este capítulo apresenta uma nova proposta que consiste em empregar os atributos baseados
Capítulo 7 Medidas de dispersão
Capítulo 7 Medidas de dispersão Introdução Para a compreensão deste capítulo, é necessário que você tenha entendido os conceitos apresentados nos capítulos 4 (ponto médio, classes e frequência) e 6 (média).
Contagem I. Figura 1: Abrindo uma Porta.
Polos Olímpicos de Treinamento Curso de Combinatória - Nível 2 Prof. Bruno Holanda Aula 4 Contagem I De quantos modos podemos nos vestir? Quantos números menores que 1000 possuem todos os algarismos pares?
Análise de Ponto de Função
Complemento para o Curso Análise de Ponto de Função FUNÇÕES DO TIPO DADO O termo Arquivo não significa um arquivo do sistema operacional, como é comum na área de processamento de dados. Se refere a um
Problemas em vender? Veja algumas dicas rápidas e práticas para aumentar suas vendas usando e-mail marketing
Problemas em vender? Veja algumas dicas rápidas e práticas para aumentar suas vendas usando e-mail marketing Conteúdo A chegada da internet e a mudança no comportamento das pessoas Novo modelo de concorrência
Unidade 5. Aba Anexos. Objetivos de Aprendizagem. Ao final desta Unidade, você deverá ser capaz de:
Unidade 5 Aba Anexos Objetivos de Aprendizagem Ao final desta Unidade, você deverá ser capaz de: Anexar os documentos necessários para reconhecimento federal; Enviar o processo para homologação; e Enviar
Grupo Dicas em Geral Dicas em Geral DicasTV DGPlus Kryptonita Quebra Link Comunidades Aplicativos Orkut Facebook Twitter Dicas em Geral Orkut
Última atualização: Junho de 2013 O Grupo Dicas em Geral é um conjunto de websites e sistemas baseados na Internet como principal fonte de disseminação. Compondo o Grupo, destacamos: Site principal (Dicas
Resoluções comentadas das questões de Estatística da prova para. ANALISTA DE GERENCIAMENTO DE PROJETOS E METAS da PREFEITURA/RJ
Resoluções comentadas das questões de Estatística da prova para ANALISTA DE GERENCIAMENTO DE PROJETOS E METAS da PREFEITURA/RJ Realizada pela Fundação João Goulart em 06/10/2013 41. A idade média de todos
Esmiuçando o Teorema de Bayes e fazendo exercícios
PROAILIDADES Esmiuçando o Teorema de ayes e fazendo exercícios ERTOLO Lembrando as Aulas Anteriores Probabilidade Condicional: Teorema do Produto: Se os eventos e E 1 forem INDEPENDENTES: 11/09/2012 ertolo
T U T O R I A I S WEB OF SCIENCE TUTORIAL. Biblioteca da Escola de Engenharia da UFRGS. WEB OF SCIENCE - Tutorial
T U T O R I A I S WEB OF SCIENCE TUTORIAL Biblioteca da Escola de Engenharia da UFRGS WEB OF SCIENCE - Tutorial O que é? O Web of Science é uma base de dados que disponibiliza acesso a mais de 9.200 títulos
UNIVERSIDADE CATÓLICA DE PETRÓPOLIS CENTRO DE ENGENHARIA E COMPUTAÇÃO
UNIVERSIDADE CATÓLICA DE PETRÓPOLIS CENTRO DE ENGENHARIA E COMPUTAÇÃO Amanda 5ª Atividade: Codificador e codificação de linha e seu uso em transmissão digital Petrópolis, RJ 2012 Codificador: Um codoficador
Unidade 5: Sistemas de Representação
Arquitetura e Organização de Computadores Atualização: 9/8/ Unidade 5: Sistemas de Representação Números de Ponto Flutuante IEEE 754/8 e Caracteres ASCII Prof. Daniel Caetano Objetivo: Compreender a representação
QUALIDATA Soluções em Informática. Módulo CIEE com convênio empresas
FM-0 1/21 ÍNDICE 1. MÓDULO DESKTOP(SISTEMA INSTALADO NO CIEE)... 2 Cadastro de Ofertas de Empregos:... 2 Cadastro de Eventos:... 3 Cadastro de Instituições do Curriculum:... 5 Cadastro de Cursos do Curriculum:...
Microsoft Access: Criar relatórios para um novo banco de dados. Vitor Valerio de Souza Campos
Microsoft Access: Criar relatórios para um novo banco de dados Vitor Valerio de Souza Campos Conteúdo do curso Visão geral: O produto final Lição: Inclui oito seções Tarefas práticas sugeridas Teste Visão
ISO/IEC 12207: Gerência de Configuração
ISO/IEC 12207: Gerência de Configuração Durante o processo de desenvolvimento de um software, é produzida uma grande quantidade de itens de informação que podem ser alterados durante o processo Para que
PRIMAVERA RISK ANALYSIS
PRIMAVERA RISK ANALYSIS PRINCIPAIS RECURSOS Guia de análise de risco Verificação de programação Risco rápido em modelo Assistente de registro de riscos Registro de riscos Análise de riscos PRINCIPAIS BENEFÍCIOS
Multiplexador. Permitem que vários equipamentos compartilhem um único canal de comunicação
Multiplexadores Permitem que vários equipamentos compartilhem um único canal de comunicação Transmissor 1 Receptor 1 Transmissor 2 Multiplexador Multiplexador Receptor 2 Transmissor 3 Receptor 3 Economia
Orientação a Objetos
1. Domínio e Aplicação Orientação a Objetos Um domínio é composto pelas entidades, informações e processos relacionados a um determinado contexto. Uma aplicação pode ser desenvolvida para automatizar ou
PASSO A PASSO GOOGLE DOCS - FORMULÁRIOS GOOGLE DOCS
CEEBJA - PALOTINA CENTRO ESTADUAL DE EDUCAÇÃO BÁSICA PARA JOVENS E ADULTOS NRE- Toledo MUNICÍPIO: PALOTINA PASSO A PASSO GOOGLE DOCS - FORMULÁRIOS GOOGLE DOCS O Google Docs é uma das recentes ferramentas
Dadas a base e a altura de um triangulo, determinar sua área.
Disciplina Lógica de Programação Visual Ana Rita Dutra dos Santos Especialista em Novas Tecnologias aplicadas a Educação Mestranda em Informática aplicada a Educação ana.santos@qi.edu.br Conceitos Preliminares
ÍNDICE... 2 INTRODUÇÃO... 4
Mic crosoft Excel 201 0 ÍNDICE ÍNDICE... 2 INTRODUÇÃO... 4 Interface... 4 Guias de Planilha... 5 Movimentação na planilha... 6 Entrada de textos e números... 7 Congelando painéis... 8 Comentários nas Células...
Bem-vindo ao tópico sobre administração de listas de preços.
Bem-vindo ao tópico sobre administração de listas de preços. Nesse tópico, você aprenderá a administrar listas de preços no SAP Business One. Sua empresa atualiza múltiplas listas de preços para fornecer
Neogrid (ezmarket) Supplier FAQ. NeoGrid (ezmarket) Fornecedor - Perguntas e Respostas
NeoGrid (ezmarket) Fornecedor - Perguntas e Respostas 1 Índice 1. LOGIN...3 1.1 Esqueci minha senha?...3 1.2 Esqueci minha ID de usuário e senha?...3 1.3 Como acessar a plataforma NeoGrid Negeciações (ezmarket)?...3
Mineração de Opinião / Análise de Sentimentos
Mineração de Opinião / Análise de Sentimentos Carlos Augusto S. Rodrigues Leonardo Lino Vieira Leonardo Malagoli Níkolas Timmermann Introdução É evidente o crescimento da quantidade de informação disponível
Auxiliar de instalação (Português Brasileiro) Primeiros passos
Primeiros passos Auxiliar de instalação (Português Brasileiro) Agradecemos que você tenha optado por nosso produto e esperamos que esteja sempre satisfeito(a) com seu novo software da G DATA. Caso algo
Introdução. Observação importante: O Canal de Mídia da FIFA só está disponível em Inglês.
Introdução O Canal de Mídia da FIFA, um portal extranet protegido por senha, propicia ao Departamento de Mídia da FIFA uma plataforma para comunicação direta com os mais de 15.000 jornalistas, fotógrafos
BearingNet - Orçamentos Contenuto
Contenuto Introdução... 2 Caixa de questionários... 3 Em curso (vender)... 3 Guardado (vender)... 3 Mostrar tudo... 3 Caixa de orçamentos... 3 Em curso (Comprar)... 3 Guardado (Comprar)... 3 Procura de
MICROSOFT EXCEL AVANÇADO
MICROSOFT EXCEL AVANÇADO SE Retorna um valor se teste_lógico avaliar como VERDADEIRO e um outro valor se for avaliado como FALSO. Use SE para conduzir testes condicionais sobre valores e fórmulas e para
Tutorial Plone 4. Manutenção de Sites. Universidade Federal de São Carlos Departamento de Sistemas Web Todos os direitos reservados
Tutorial Plone 4 Manutenção de Sites Universidade Federal de São Carlos Departamento de Sistemas Web Todos os direitos reservados Sumário Introdução 1 Como fazer a autenticação do usuário 1.1 Através do
Implementação e avaliação
Seção 3 Implementação e avaliação ESTUDO BÍBLICO Respondendo às mudanças No início de Neemias 4, vemos que algumas pessoas se opuseram ao projeto. Qual foi a resposta de Neemias? (versículo 9) Como Neemias
Guia do Estudante. Versão 1.2b
Guia do Estudante Versão 1.2b Atividade Dependendo do seu cenário de jogo, você estará a anunciar produtos e serviços em Baigoo - um fictício Motor de Busca. Baigoo simula um modelo de anúncio de mercado
Armazém Sistema de Recebimento SDR 006 LIBERTAÇÃO DO ESTOQUE USUÁRIO MANUAL DE TREINAMENTO. Versão 1.00
1 Armazém Sistema de Recebimento SDR 006 LIBERTAÇÃO DO ESTOQUE USUÁRIO MANUAL DE TREINAMENTO Versão 1.00 2 Tabela de Conteúdos Visão geral 3 Venda de stock diagrama do processo 3 Como ver quais productos
Projeto 1: Aprovação de Transação de Cartão de Crédito
Projeto da disciplina de Algoritmos e Estrutura de Dados Departamento de Estatística e Informática Universidade Federal Rural de Pernambuco Prof. Tiago A. E. Ferreira Projeto 1: Aprovação de Transação
Tabela e Gráficos Dinâmicos Como estruturar dinamicamente dados no Excel
Tabela e Gráficos Dinâmicos Como estruturar! Para que serve a Tabela e o Gráfico Dinâmico?! Como criar uma Tabela Dinâmica?! Como criar um Gráfico Dinâmico?! Como podemos atualizar dos dados da Tabela
Webmail Zimbra apostila
Webmail Zimbra apostila Esta cartilha tem o objetivo de fornecer algumas recomendações e dicas iniciais sobre com utilizar o webmail Zimbra de modo mais prático e seguro. O que é o Zimbra: Trata-se de
Manual de Usuário - Flight of Icarus
Manual de Usuário - Flight of Icarus Desenvolvido por: Elvis Venâncio S. Nogueira Data: 21/02/2013 Versão: 1.7 Sumário Conteúdo Manual sobre Flight of Icarus... 4 Formas de Conexão... 4 Tela de Login...
20 Caracteres - Tipo char
0 Caracteres - Tipo char Ronaldo F. Hashimoto e Carlos H. Morimoto Até agora vimos como o computador pode ser utilizado para processar informação que pode ser quantificada de forma numérica. No entanto,
Contagem. Prof. Dr. Leandro Balby Marinho. Matemática Discreta. Fundamentos Inclusão/Exclusão Princípio da Casa dos Pombos Permutações Combinações
Contagem Prof. Dr. Leandro Balby Marinho Matemática Discreta Prof. Dr. Leandro Balby Marinho 1 / 39 UFCG CEEI Motivação Contagem e combinatória são partes importantes da matemática discreta. Se resumem
PROGRAMAÇÃO ESTRUTURADA. CC 2º Período
PROGRAMAÇÃO ESTRUTURADA CC 2º Período PROGRAMAÇÃO ESTRUTURADA Aula 06: Ponteiros Declarando e utilizando ponteiros Ponteiros e vetores Inicializando ponteiros Ponteiros para Ponteiros Cuidados a serem
O primeiro passo é verificar se a pasta Junk está disponível entre as pastas IMAP do usuário:
Reportando SPAM e Não-SPAM através do Horde Webmail Esse material permite que o usuário possa personalizar seu webmail corretamente para controlar o recebimento de SPAMs e realizar o treinamento da ferramenta
CRIANDO UM BANCO DE DADOS
CRIANDO UM BANCO DE DADOS Bem, antes de iniciarmos propriamente no delphi, devemos aprender a usar sua ferramentas, sendo uma das mais importantes o Database Desktop, pois é com esta que construímos nossos
4 Avaliação Econômica
4 Avaliação Econômica Este capítulo tem o objetivo de descrever a segunda etapa da metodologia, correspondente a avaliação econômica das entidades de reservas. A avaliação econômica é realizada a partir
Manual de configuração do sistema
Manual de configuração do sistema (v.1.5.x Beta) Rua México, 119 Sala 2004 Centro Rio de Janeiro, RJ www.doctors-solution.com.br www.simdoctor.com.br contato@simdoctor.com.br Sumário 1. Fazendo seu primeiro
Eventos independentes
Eventos independentes Adaptado do artigo de Flávio Wagner Rodrigues Neste artigo são discutidos alguns aspectos ligados à noção de independência de dois eventos na Teoria das Probabilidades. Os objetivos
Esse manual é um conjunto de perguntas e respostas para usuários(as) do Joomla! 1.5.
Esse manual é um conjunto de perguntas e respostas para usuários(as) do Joomla! 1.5. Ele considera que você já tem o Joomla! instalado no seu computador. Caso você queira utilizá lo em um servidor na web,
Organizaçãoe Recuperação de Informação GSI521. Prof. Rodrigo Sanches Miani FACOM/UFU
Organizaçãoe Recuperação de Informação GSI521 Prof. Rodrigo Sanches Miani FACOM/UFU Introdução Organização e Recuperação de Informação(GSI521) Tópicos Recuperação de informação (RI); Breve histórico; O
1. Avaliação de impacto de programas sociais: por que, para que e quando fazer? (Cap. 1 do livro) 2. Estatística e Planilhas Eletrônicas 3.
1 1. Avaliação de impacto de programas sociais: por que, para que e quando fazer? (Cap. 1 do livro) 2. Estatística e Planilhas Eletrônicas 3. Modelo de Resultados Potenciais e Aleatorização (Cap. 2 e 3
CA Nimsoft Monitor Snap
CA Nimsoft Monitor Snap Guia de Configuração do Monitoramento de resposta do servidor DHCP dhcp_response série 3.2 Aviso de copyright do CA Nimsoft Monitor Snap Este sistema de ajuda online (o Sistema
Como conduzir com sucesso um projeto de melhoria da qualidade
Como conduzir com sucesso um projeto de melhoria da qualidade Maria Luiza Guerra de Toledo Coordenar e conduzir um projeto de melhoria da qualidade, seja ele baseado no Seis Sigma, Lean, ou outra metodologia
Disponibilizo a íntegra das 8 questões elaboradas para o Simulado, no qual foram aproveitadas 4 questões, com as respectivas resoluções comentadas.
Disponibilizo a íntegra das 8 questões elaboradas para o Simulado, no qual foram aproveitadas questões, com as respectivas resoluções comentadas. Amigos, para responder às questões deste Simulado, vamos