Uma proposta bayesiana para categorização de texto com função de ligação assimétrica (2019)
- Authors:
- Autor USP: AGURTO MEJÍA, HUGO MIGUEL - IME
- Unidade: IME
- Sigla do Departamento: MAE
- DOI: 10.11606/T.45.2019.tde-21082025-154815
- Subjects: CLASSIFICAÇÃO; DADOS CATEGORIZADOS
- Keywords: Construção de distribuições a priori; Categorização de texto; Distribuição a priori de encolhimento; Esparsidade; Ligação probito assimétrica; Shrinkage prior distribution; Skew-probit link; Sparsity; Text categorization
- Agências de fomento:
- Language: Português
- Abstract: Um problema comum ao processar conjuntos de dados com um grande número de covariáveis em comparação com o tamanho da amostra é estimar satisfatoriamente os parâmetros associados a cada covariável. Quando o número de covariáveis ultrapassa largamente o tamanho da amostra, a estimativa dos parâmetros torna-se muito difícil. Pesquisadores de muitos campos de investigação como, por exemplo, da área de categorização de texto, deparam-se com a tarefa de selecionar covari áveis importantes e evitar o sobreajuste (over_tting) do modelo. Neste trabalho, propormos o uso do modelo de regressão bayesiano com resposta binária e função de ligação assimétrica juntamente com distribuições a priori de encolhimento (shrinkage prior) para os parâmetros de regressão. A estimação dos parâmetros é realizada usando o método Monte Carlo Hamiltoniano na extensão No-U-Turn Sampler (NUTS)(Ho_man e Gelman, 2014), utilizando o software Stan (Carpenter et al.,2017) no pacote R (R Development Core Team, 2012).
- Imprenta:
- Data da defesa: 11.10.2019
- Este periódico é de acesso aberto
- Este artigo NÃO é de acesso aberto
-
ABNT
AGURTO MEJÍA, Hugo Miguel. Uma proposta bayesiana para categorização de texto com função de ligação assimétrica. 2019. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Paulo, 2019. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45133/tde-21082025-154815/. Acesso em: 28 fev. 2026. -
APA
Agurto Mejía, H. M. (2019). Uma proposta bayesiana para categorização de texto com função de ligação assimétrica (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45133/tde-21082025-154815/ -
NLM
Agurto Mejía HM. Uma proposta bayesiana para categorização de texto com função de ligação assimétrica [Internet]. 2019 ;[citado 2026 fev. 28 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45133/tde-21082025-154815/ -
Vancouver
Agurto Mejía HM. Uma proposta bayesiana para categorização de texto com função de ligação assimétrica [Internet]. 2019 ;[citado 2026 fev. 28 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45133/tde-21082025-154815/
Informações sobre o DOI: 10.11606/T.45.2019.tde-21082025-154815 (Fonte: oaDOI API)
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