Список форумов ПОЛИГРАФ - ФОРУМ ПОЛИГРАФ - ФОРУМ
Для общения по теме " Детекция лжи "
 
  На главную FAQFAQ   ПоискПоиск   ПользователиПользователи   ГруппыГруппы   РегистрацияРегистрация 
 ПрофильПрофиль   Войти и проверить личные сообщенияВойти и проверить личные сообщения   ВходВход 

Изменение идеологии ESS?
На страницу 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8  След.
 
Начать новую тему   Ответить на тему    Список форумов ПОЛИГРАФ - ФОРУМ -> Общий форум
Предыдущая тема :: Следующая тема  
Автор Сообщение
$erP
Site Admin


Зарегистрирован: 29.06.2005
Сообщения: 7851
Откуда: Москва

СообщениеДобавлено: Чт Авг 30, 2018 4:59 pm    Заголовок сообщения: Изменение идеологии ESS? Ответить с цитатой

В программном обеспечении Lafayette'a версии 11.8 стала использоваться мультиноминальная эмпирическая система обсчета, ESS-M. Ключевое отличие новой системы от предшествующей в том, что ее разработчики декларируют введение байесовского подхода в расчете вероятностей. В предшествующем подходе, как помним из недавних наших дискуссий, а также лекций, декларировалось использование частотного подхода.

В общем, разбираться и разбираться...

Привожу текст статьи и выкладываю саму статью. Гугл-переводчик фанатам в помощь...
Для обладателей программного обеспечения лафайетта версии 11.8. ма.а.а.а.аленькая такая незаметная ссылка на статью появляется лишь после открытия какого-нибудь отчета ESS.





LXSoftware 11.8 - Enhancements to the Lafayette ESS Interpreter (formerly, ESS “Report Generator”)

 The Lafayette ESS Interpreter now uses the latest scientific research and advancements to the ESS

◦ The ESS interpreter now uses the ESS-Multinomial (ESS-M) reference distributions. The Multinomial reference model is calculated using only facts and information subject to mathematical and logical proof under the basic analytic theory of the polygraph test (i.e., greater changes in physiological activity are loaded at different types of test stimuli as a function of deception or truth-telling in response to investigation target stimuli). An important advantage of the multinomial reference model – in addition to the mathematical expression of the test theory – is that it simplifies the generalization of the scientific polygraph testing to diverse groups that may or may not be adequately represented by available empirical reference norms. Multinomial reference distributions permit the generalization of the quantitative and probabilistic ESS method to all groups or individuals for which the basic theory of the polygraph test can be reasonably assumed to be valid. that have been published both with and without the vasomotor sensor. Another important advantage of the multinomial reference model for ESS scores is that it can be calculated using any recording sensors sensor that have been validated as correlated with deception and truth-telling, making it possible to add the vasomotor sensor to the reference distributions and quantitative/probabilistic model.

◦ The ESS interpreter now includes the vasomotor sensor. The original ESS, and other algorithms, did not include the vasomotor sensor.

◦ The ESS interpreter now uses a Bayesian analytic model. The previous ESS interpreter relied on frequentist analytics for which the test statistic was expressed as a p-value. The American Statistical Association and many areas of science have been moving away from the use of p-values (a statistical estimate of measurement error) as a statistical metric in classification, prediction, and decision models due to their propensity to misunderstanding and misrepresentation. P-values express a probability of error, which is counterintuitive to many people and easily misunderstood because it is not a direct measurement of the effect-size of interest (i.e., the probability of deception or probability of truth-telling. Bayesian analysis uses simple algebra to combine the test data with a prior probability and a likelihood function (i.e., the multinomial reference distribution) to calculate a posterior probability of deception or truth-telling. A posterior probability of deception or posterior probability of truth-telling is a more direct and intuitive expression of the effect-size of practical interest to polygraph examiners and referring professionals.

◦ The ESS interpreter now provides probability estimates in the form of odds (posterior odds of deception and posterior odds of truth-telling) instead of probabilities. Odds are most often expressed in the form “x-number-of-chances to 1.” Odds are easily calculated from probabilities [odds = p / (1-p)], and vice-versa [p = odds / (odds + 1)]. The advantage of using odds instead of probabilities is that odds are capable of imparting information that is more intuitive to more people and more likely to be correctly understood by persons untrained in probabilistic thinking. For this reason, sports statistics, opinion polls, statistical
predications in epidemiology, and forensic contexts whenever probabilistic information is to be used by persons with less formal training in statistical concepts. In contrast to the simple intuition provided by statistics in the form of odds, an intuitive understanding of probability values will require the capacity to first map a probability value to an abstracted (imaginary) probability space between 0 and 1 and then interpret the meaning of the statistic. For persons familiar and comfortable with their use, probabilities for deception and truth are shown in parenthesis on the ESS report.

◦ The ESS interpreter now includes the Test of Proportions for countermeasures or random artifacts. The Test of Proportions was previously only available in the OSS-3 algorithm, and is used to calculate the probability that observed artifacts have occurred due to random chance. When the probability is significantly low that observed artifacts would have occurred due to random chance, the artifact data is a basis of evidence to support a scientific conclusion that the observed artifacts are non-random (i.e., they may be due to systematic, intentional, or strategic effort). By default the level of statistical significance for the Test of Proportions is set to alpha = .05, and this can be adjusted in the user preferences to achieve greater sensitivity or greater precision as desired.

◦ The ESS interpreter now includes a utility function that can be accessed by advanced users who are able to express their perceived or expected costs association with false-positive (FP) and false-negative (FN) error, or their perceived or expected value associated with true-positive (TP) or true-negative (TN) outcomes. FN and FP costs or TN and TP utility values can be included the Bayesian analytic calculations in order to help achieve desired testing or programmatic goals, associated with FP, FN, TN and FP outcomes.

◦ The ESS interpreter allows a user or agency to select any desired alpha level for a Bayesian credible interval for a categorical test result (deception or truth-telling). The 1-alpha credible interval can be interpreted as the level of confidence that the posterior odds of deception or truth-telling have exceeded the prior odds of deception or truth-telling. The credible interval is calculated using the Clopper-Pearson method (which has the advantage of always including the desired coverage/confidence area at the lower limit). Default alpha boundaries are .05 and .05 for deception and truth-telling and can be set by the user in the preferences.

◦ The ESS interpreter allows a user or agency to select any desired minimum odds-ratio for statistical significance. The default configuration is that results are considered significant for deception or truth-telling if the credible interval indicates a 95% confidence level that the posteriors odds of deception or truth-telling have exceeded the prior odds of deception or truth-telling.

◦ The ESS interpreter allows a user or agency to select any prior probability (also referred to more as simply prior) of deception that is supported by the case facts and circumstances. The optimal default prior probability for most circumstances is .5 (where the prior odds are 1 to 1). The default prior probability is calculated as 1 / number-of-possible conclusions. The prior probability is also referred to as a prior probability distribution, and can be expressed as [.5, .5] because there are two possible conclusions (deceptive or truthful) - where inconclusive/no-opinion is not a conclusion. The prior probability may be adjusted when usable information is available. For most purposes the default prior will be the optimal prior.

◦ The ESS interpreter now includes all polygraph decision rules that are extant in authoritative publications, including: the grand total rule (GTR), subtotal score rules (SSR), two-stage rules (TSR), Federal ZCT rule (FZR), TES/DLST rules (TES), and Utah 4 question rules (UT4). A brief description of the selected decision rule is included in the ESS Report narrative summary.

◦ The ESS interpreter now includes an algorithm to automatically select from the two-stage rules (TSR) and subtotal score rules (SSR) by evaluating the differences in reactions to different relevant questions. The SSR is selected when there are significant differences between relevant questions; under this circumstance the reactions to the relevant questions are assumed to be independent. The TSR is selected when differences are not significant among the relevant questions (reactions appear to be non-independent/dependent).

◦ The ESS interpreter can apply any polygraph decision rules to ESS scores using traditional numerical cutscores as an alternative to cutscores calculated from the multinomial reference model.

◦ The ESS interpreter can calculate the odds (and probability) of deception and truth-telling using 3-position cores instead of ESS scores. Cutscores for 3-position scores are calculated from a complete multinomial reference model for 3-position scores, included in the ESS interpreter. The ESS interpreter can also apply any polygraph decision rule to 3-position scores using traditional numerical cutscores instead of the 3-position multinomial reference model. Statistical values are not included in the ESS report when classification is made using traditional numerical cutscores.

◦ The ESS interpreter can apply any polygraph decision rule to 7-position scores using traditional numerical cutscores. No multinomial reference model exists for 7-position scores, and statistical values are not included in the ESS report when classification is made using 7-position scores with traditional numerical cutscores.

◦ The ESS Report provides detailed information on all analysis parameters and analytic results.

◦ The ESS Report provides a complete written narrative summary that can be copied and pasted into a written report or it can be added to a user’s customized report template. The written narrative summary describes the form of analysis, input parameters, decision rules and analytic results.


References
American Polygraph Association (2011). Meta-analytic survey of criterion accuracy of validated polygraph techniques. Polygraph, 40(4), 196-305. [Electronic version] Retrieved August 20, 2012, from http://www.polygraph.org/section/research-standards-apa-publications.
Bell, B. G., Raskin, D. C., Honts, C. R. & Kircher, J.C. (1999). The Utah numerical scoring system. Polygraph, 28(1), 1-9.
Department of Defense (2006). Federal Psychophysiological Detection of Deception Examiner Handbook. Reprinted in Polygraph, 40(1), 2-66.
Nelson, R. (2017). Multinomial reference distributions for the Empirical Scoring System. Polygraph and Forensic Credibility Assessment. 46(2), 81-115.
Nelson, R. (2017). Updated numerical distributions for the Empirical Scoring System: an accuracy demonstration with archival datasets with and without the vasomotor sensor. Polygraph and Forensic Credibility Assessment. 46(2), 116-131.
Nelson, R. & Handler, M. (2010). Empirical Scoring System. Lafayette Instrument Company.
Nelson, R. & Handler, M. (2012). Using Normative Reference Data with Diagnostic Exams and the Empirical Scoring System. APA Magazine, 45(3), 61-69.
Nelson, R., Handler, M., Shaw, P., Gougler, M., Blalock, B., Russell, C., Cushman, B. & Oelrich, M. (2011). Using the Empirical Scoring System. Polygraph, 40, 67-78.

_________________
Мое почтение... $erP

................................... ЛЕГКО СОЛГАТЬ ТЯЖЕЛО
Вернуться к началу
Посмотреть профиль Отправить личное сообщение Отправить e-mail Посетить сайт автора
York



Зарегистрирован: 29.09.2010
Сообщения: 2600
Откуда: Вологда

СообщениеДобавлено: Пт Авг 31, 2018 6:18 am    Заголовок сообщения: Ответить с цитатой

Перефразируя классика: "Математика - это не то место где можно только языком" Very Happy

Сдается мне, что американцы почитывают наш форум через свой гугл переводчик. Не прошло и полгода после того как вся идеология ESS была разобрана по косточкам в теме Ещё раз про статистическую значимость как на её создателей снизошла математическая истина (ни как всё таки почитали свой американский серьёзный учебник по теории вероятности, там кстати пишут тоже саме, что и в Российских). Хотя, как заучиваю юристы: "После того - это не значит, что в следствии того". Хотя учебник всё - таки поичитали и это хорошо. Smile

Немножко плохо вот что:
Интерпретатор ESS теперь использует байесовскую аналитическую модель. Предыдущий интерпретатор ESS полагался на частотную аналитику, для которой статистика теста выражалась в виде p-значения. Американская Статистическая Ассоциация и многие области науки отходят от использования р-значений (статистической оценки погрешности измерений) в качестве статистической метрики в моделях классификации, прогнозирования и принятия решений из-за их склонности к непониманию и искажению. P-значения выражают вероятность ошибки, которая противоречит здравому смыслу многих людей и которую легко неправильно понять, поскольку она не является прямым измерением эффекта-размера интереса (т. е. вероятности обмана или вероятности правдивости).

Сами значит народу втюхивали эту ересь про частотный подход и p - value, а теперь, значит, горделиво обидевшись: "Вы нас не так поняли, мы вообще- то имели в виду совсем не это", - делают хорошую мину при плохой игре.

Для тех кто не силен в математике надо запомнить: Там где есть два пересекающихся колокола там всегда сидит Байес, смотрит на вас умными газами и осеняет крестным знамением (он был попом, умные же были попы в то время...).
И от креста не отвертишся, придумав некий частотный подход - Байес это объективная реальность.

Повторю в сто первый раз: С точки зрения математики полиграфолог решает задачу классификации. А это: байесовский классификатор, логистическая регресия, нейронные сети, и некоторые связанные с ними алгоритмы. А они меж собой тесно связаны. Байес с лог. регрессией, а лог. регрессия с нейросетями.
Это не те вещи которые ни как друг с другом не связанны. Это скорее можно сравнить с исследованием слепыми одного слона. Щупают одинаково, одного слона только с разных сторон.

_________________
http://skl-ol.ru


Последний раз редактировалось: York (Сб Сен 01, 2018 11:24 am), всего редактировалось 2 раз(а)
Вернуться к началу
Посмотреть профиль Отправить личное сообщение Отправить e-mail Посетить сайт автора
Александр Калафати



Зарегистрирован: 12.10.2011
Сообщения: 1852
Откуда: Москва

СообщениеДобавлено: Пт Авг 31, 2018 8:37 am    Заголовок сообщения: Ответить с цитатой

York писал(а):


Сдается мне, что американцы почитывают наш форум через свой гугл переводчик. Не прошло и полгода после того как вся идеология ESS была разобрана по косточкам в теме Ещё раз про статистическую значимость как на её создателей снизошла математическая истина (ни как всё таки почитали свой американский серьёзный учебник по теории вероятности, там кстати пишут тоже саме, что и в Российских). Хотя как заучиваю юристы: "После того - это не значит, что в следствии того". Хотя учебник всё - таки поичитали и это хорошо. Smile


Нет, не читают)
Нельсон начал писать о Байесе в марте 2017 года. В августе 2017 года опубликовал статьи про применение наивного Байесовского классификатора.

_________________
Быть, а не казаться.
http://polygraph-triumph.ru/
Вернуться к началу
Посмотреть профиль Отправить личное сообщение Посетить сайт автора
York



Зарегистрирован: 29.09.2010
Сообщения: 2600
Откуда: Вологда

СообщениеДобавлено: Пт Авг 31, 2018 12:58 pm    Заголовок сообщения: Ответить с цитатой

Александр, так как я могу говорить только за себя, то и скажу за себя. Я об этом писал на форуме начиная 2013 года. Припоминаю, что тогда меня первый раз обозвали на форуме дураком Smile и, получив таким образом хороший стимул, я обработал накопленные данные свои, написал несколько статей с вычислениями и оценками в которых содержится куда больше чем просто утверждение о байесовской классификации. А может я путаю, может быть дураком меня обозвали уже после этих статей. Я конечно не метр, не пол метра, и не звезда полиграфологи, я всего лишь четыре буквы на экране монитора, поэтому отношусь к этому с юмором. Конечно же в своем отечестве пророка нет. Ну раз об этом заговорили американцы, то теперь точно уж у всех открываются глаза на то как дела обстоят. Прошу прощения за текст его за меня пишут голосовые Google сервера (добрался до ноутбука и внес исправления).
_________________
http://skl-ol.ru


Последний раз редактировалось: York (Сб Сен 01, 2018 11:27 am), всего редактировалось 4 раз(а)
Вернуться к началу
Посмотреть профиль Отправить личное сообщение Отправить e-mail Посетить сайт автора
masha



Зарегистрирован: 18.11.2012
Сообщения: 168
Откуда: РФ

СообщениеДобавлено: Пт Авг 31, 2018 2:07 pm    Заголовок сообщения: Ответить с цитатой

York, а где можно почитать Ваши статьи по критике ESS?
Вернуться к началу
Посмотреть профиль Отправить личное сообщение
Александр Калафати



Зарегистрирован: 12.10.2011
Сообщения: 1852
Откуда: Москва

СообщениеДобавлено: Пт Авг 31, 2018 2:14 pm    Заголовок сообщения: Ответить с цитатой

York писал(а):
Александр так как я могу говорить только за себя та и скажу за себя. Я об этом писал на форуме начиная 2013 года. Припоминаю что тогда меня первый раз обозвали на форуме дураком и получив таким образом хороший стимул я обработал накопленные данные свои и написал несколько статей с вычислениями и оценками в которых содержится куда больше чем просто утверждение о байесовской классификации. А может я путаю может быть дураком меня обозвали уже после этих статей. Я конечно не метр и не звезда полиграфологи Я всего лишь Четыре буквы на экране монитора поэтому отношусь к этому с юмором конечно же в своем отечестве пророка нет Ну раз об этом заговорили американцы то теперь точно уж у всех открываются Глаза на то как дела обстоят. Прошу прощения за текст его за меня пишут голосовые Google сервера.


Раскин и Кирчер о Байесовском классификаторе пишут с 1988 года. Этот алгоритм потом стал алгоритмом CPS. Я не о том, что Вы не правы. Вы то как раз правы. Я Вам об этом еще в 2013 году писал. Я о некоей "пальме первенства".

_________________
Быть, а не казаться.
http://polygraph-triumph.ru/
Вернуться к началу
Посмотреть профиль Отправить личное сообщение Посетить сайт автора
York



Зарегистрирован: 29.09.2010
Сообщения: 2600
Откуда: Вологда

СообщениеДобавлено: Пт Авг 31, 2018 3:32 pm    Заголовок сообщения: Ответить с цитатой

Про CPS я знаю, и давно. Я тоже не про пальму первенства, потому как Байес всех опредил))). Я про то что полиграфная задача, как задача анализа данных, - это задача классификации, для решения которой специалистами давно разработаны вполне определенные методы. Все остальное - это заблуждение, маркетинг, обман. Выбираете что нравится - на ваш вкус. Сюда же относится и пресловутое p значением с частотным методом, то как оно использовалось в ESS. P значение - это не вероятность обмана и даже не вероятность ошибки, как в очередной ошибочный раз пишут авторы выложенной топикстартером статьи.
_________________
http://skl-ol.ru


Последний раз редактировалось: York (Сб Сен 01, 2018 11:13 am), всего редактировалось 1 раз
Вернуться к началу
Посмотреть профиль Отправить личное сообщение Отправить e-mail Посетить сайт автора
York



Зарегистрирован: 29.09.2010
Сообщения: 2600
Откуда: Вологда

СообщениеДобавлено: Пт Авг 31, 2018 4:47 pm    Заголовок сообщения: Ответить с цитатой

masha писал(а):
York, а где можно почитать Ваши статьи по критике ESS?


Я не писал статей с критиккой ESS. До тех событий, что разворачиваются в упомянутый мной теме, я мало что знал об этой системе кроме общих утверждений и фраз. Но, именно, в этой теме Александра Калафати выложил информацию, которая позволила мне составить об этой системе полное представление. Ну, или по крайней мере, я так думаю что полное представление. Последняя диаграмма, которую я соорудил на данных Александра, не оставляют у меня место для сомнений. Есть, конечно, вопросы к тому как были получены распределения ESS, к использованию поправки Бонферрони. Ну это уже скорее дело техники, а не идеологии.

_________________
http://skl-ol.ru
Вернуться к началу
Посмотреть профиль Отправить личное сообщение Отправить e-mail Посетить сайт автора
York



Зарегистрирован: 29.09.2010
Сообщения: 2600
Откуда: Вологда

СообщениеДобавлено: Ср Сен 05, 2018 11:38 am    Заголовок сообщения: Ответить с цитатой

Думаю, что должен сделать некоторые необходимые дополнения для тех кто желает "разобраться в этой кухне". Иначе может сложится такое мнение, что я выступаю за то, что ESS в старом виде полностью непригодна для решения задачи классификации. Это на самом деле не так.

Хочу сразу предупредить, что у кого - то может случиться разрыв шаблонов, взрыв мозга и т.дSmile и возннет желание объявить написанное ниже бредом. Предлагаю скорым на эммоциональные эпитеты пропустить нижеследующий тест.

Я уже писал, что p - value можно использовать c целью принятия решения, то есть с целью классифицировать опрашиваемых. Заблуждением и обманом являются yтверждение, что это самое p - value является вероятностью правдивости обмана или ошибки и так далее. p - value это вероятность, но совсем другая вероятность. Приняв решение, к примеру, о лживости по таблицам ESS, можно сказать, что решение принято c p - value таким-то, ну это тоже самое что сказать что решение принято, потому что ручками посчитан такой-то балл. Каждому баллу соответствует свое значение p - value. Ни о какой вероятности правдивости лживости или ошибки при этом говорить нельзя - это будет обманом.Ни кому в голову не приходит говорить, что раз получен балл, кпримеру, -7, то это означает что человека лгал с вероятностью -7. P -value и баллы в данной ситуации есть лишь критерии служащие классификации опрашиваемых. То есть это просто алгоритм и критерии классификации. ESS эти два критерия связзывает между собой, она вычисляет p-value на основе балла. Я не буду какасться того, что p-value было определено только для непрерывных распределений, а для дискретных баллов это уже креатив

Ради справедливости необходимо сказать что почти все алгоритмы классификации не дают на выходе то, что в математике называется вероятностью. Как правило все алгоритмы классификации дают на выходе некоторые числа- критерии с помощью которых производится классификация. Очень часто эти числа похожи на вероятность, но таковыми не являются. Сюда относится к примеру и логистическая регрессия и нейронные сети. Лог. регрессия это по-сути логистический нейрон на выходе которого имеется переменная принимающие свои значения в диапазоне от нуля до единицы, что очень похожа на вероятность, но таковой не является. Это число можно назвать степенью уверенности классификации. Чем ближе к единице, то степень уверенности больше, что это класс А, к примеру, чем ближе к нулю, то больше уверенности что это класс Б. Вероятность это не просто число от нуля до единицы- это математический объект который должен полностью удовлетворять своему определение. В этом смысле число на выходе алгоритма использующего лог. регрессию или нейронные сети для классификации ничем не отличается от балла посчитанного ручками.

Задача алгоритма классификации - классифицировать объекты, он при этом не обязан вычислять вероятность, но должен вычислять нечто, что служит критерием классификации - это либо балл какой-то, либо действительное число, и необязательно оно должна быть от нуля до единицы. На выходе алгоритма могут быть хоть пирожки: с яйцом - один класс, с луком - другой класс. Определение точности алгоритма - это уже несколько иная задача. В байесовском классификаторе эти две задачи решаются одновременно, то есть решение принимается на основе оценки вероятности ошибки, вычисленной по всем правилам теория вероятности. Но это, конечно. не значит, что везде и всегда должен использоваться байесовский классификатор - это далеко не всегда подходящее решение (для семибальной системы - правильное решение).

PS ESS теперь мультиноминальная. Интересно, что это означает по задумке аторов? В общепринятой терминологии задачи классификации это означает, что объекты классифицируются на классы количество которых больше двух. То есть в общепринятом понимании кроме класса лживых, класса правдивых есть и третий класс, а может и более.. Класс "трансвеститов" штоле... Very Happy

_________________
http://skl-ol.ru
Вернуться к началу
Посмотреть профиль Отправить личное сообщение Отправить e-mail Посетить сайт автора
AVM



Зарегистрирован: 08.02.2006
Сообщения: 2868
Откуда: Российская Федерация

СообщениеДобавлено: Ср Сен 05, 2018 12:17 pm    Заголовок сообщения: Ответить с цитатой

York писал(а):
почти все алгоритмы классификации не дают на выходе то, что в математике называется вероятностью

а какие алгоритмы дают вероятность?

_________________
С уважением,
Алексей.
t.me/dreamsanddreaming
Вернуться к началу
Посмотреть профиль Отправить личное сообщение Отправить e-mail
York



Зарегистрирован: 29.09.2010
Сообщения: 2600
Откуда: Вологда

СообщениеДобавлено: Ср Сен 05, 2018 12:39 pm    Заголовок сообщения: Ответить с цитатой

Из тех, что используются в полиграфах это, по моему мнению, только байесовский классификатор. То есть если юристы требуют предъявить им вероятность, то только CPS или ESS - M. Может быть. Может быть потому что они заявляют использование байесовского классификатора, но целиком алгоритмы не открыты. Нет уверенности, что в эти самы алгоритмы не закрался какой - либо креатив. Мультиноминальность, знаете, как - то очень напрягает.

Если каноничесая математическая вероятность не требуется, то любой другой разработанный и подходящий алгоритм: лог. регрессия, нейронные сети. Они могут работать очень хорошо, но то, что у них на выходе - это не каноническая вероятность. Про использоание других алгоритмов в полиграфах я не знаю. Я ни где не читал, чтобы использовались решающие деревья, к примеру. Но насколько знаю в мире есть некоторые "засекреченные "(скорее всего маркетологами) алгоритмы, используемые в полиграфах. У нас есть алгоритмы "пришедшие в полиграфологию из статистической физики". Это вообще маркетинг в кубе. В маркетинговых алгоритмах вообще нельзя ни чего сказать про критерии классификации и про точность алгоритмов. Это все секрет.

_________________
http://skl-ol.ru
Вернуться к началу
Посмотреть профиль Отправить личное сообщение Отправить e-mail Посетить сайт автора
York



Зарегистрирован: 29.09.2010
Сообщения: 2600
Откуда: Вологда

СообщениеДобавлено: Ср Сен 05, 2018 1:01 pm    Заголовок сообщения: Ответить с цитатой

Вообще, говоря, ни один из алгоритмов не исключает объективную реальность - априорную вероятность. Они все стрятся так, как будто она всегда равна 0,5. Отсюда создается иллюзия, что используя алгоритм отличный от байесовского классификатора, который предписывает ее учитывать, можно избежать мозгоклюйства с априорной вероятностью. Нельзя - это иллюзия. Дело в том, что остальные алгоритмы будут сильно "сбоить" в ситуация, когда априорная вероятность будет принимать крайние значения. Допустим, если Роскосмос решит найти среди своих сотрудников шпиона, то с помощью полиграфа он найдет не один десяток таковых. Используя байесовский классификатор количество "шпионов" может быть сильно снижено. Тут другая проблема. При некоторых условиях (открыто не буду называть их) их количество может стать равно нулю. В понастоящему серъезных ситуациях анализировать результаты правильнее всего с различных позиций, повышая таким образом шанс решения задачи.
_________________
http://skl-ol.ru
Вернуться к началу
Посмотреть профиль Отправить личное сообщение Отправить e-mail Посетить сайт автора
$erP
Site Admin


Зарегистрирован: 29.06.2005
Сообщения: 7851
Откуда: Москва

СообщениеДобавлено: Ср Сен 05, 2018 1:07 pm    Заголовок сообщения: Ответить с цитатой

York, Вам бы организоваться и провести семинар... типо... "математика для полиграфологов"...
_________________
Мое почтение... $erP

................................... ЛЕГКО СОЛГАТЬ ТЯЖЕЛО
Вернуться к началу
Посмотреть профиль Отправить личное сообщение Отправить e-mail Посетить сайт автора
AVM



Зарегистрирован: 08.02.2006
Сообщения: 2868
Откуда: Российская Федерация

СообщениеДобавлено: Ср Сен 05, 2018 1:37 pm    Заголовок сообщения: Ответить с цитатой

Кстати,да.
_________________
С уважением,
Алексей.
t.me/dreamsanddreaming
Вернуться к началу
Посмотреть профиль Отправить личное сообщение Отправить e-mail
vladkazackoff



Зарегистрирован: 11.11.2011
Сообщения: 1405
Откуда: г. Липецк

СообщениеДобавлено: Ср Сен 05, 2018 1:50 pm    Заголовок сообщения: Ответить с цитатой

$erP писал(а):
York, Вам бы организоваться и провести семинар... типо... "математика для полиграфологов"...

Либо хотя бы платный вебинар.
Вернуться к началу
Посмотреть профиль Отправить личное сообщение Отправить e-mail
Показать сообщения:   
Начать новую тему   Ответить на тему    Список форумов ПОЛИГРАФ - ФОРУМ -> Общий форум Часовой пояс: GMT + 3
На страницу 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8  След.
Страница 1 из 8

 
Перейти:  
Вы не можете начинать темы
Вы не можете отвечать на сообщения
Вы не можете редактировать свои сообщения
Вы не можете удалять свои сообщения
Вы не можете голосовать в опросах
You cannot attach files in this forum
You cannot download files in this forum


Powered by phpBB © 2001, 2005 phpBB Group
Рейтинг@Mail.ru Rambler's Top100