Logistisk regressionsanalys av högdimensionella data, såsom text i naturligt språk, innebär beräkningsmässiga och statistiska utmaningar. Maximal sannolikhetsuppskattning misslyckas ofta i dessa tillämpningar. Vi presenterar en enkel Bayesian logistisk regressionsstrategi som använder en Laplace innan för att undvika övermontering och producerar glesa prediktiva modeller för textdata. Vi tillämpar detta tillvägagångssätt på en rad dokumentklassificeringsproblem och visar att det producerar kompakta prediktiva modeller minst lika effektiva som de som produceras av stödvektorer maskinklassificerare eller ås logistisk regression i kombination med funktionsval. Vi beskriver vår modellanpassningsalgoritm, våra implementationer med öppen källkod (BBR och BMR) och experimentella resultat.
För att undvika överbemanning problem i text kategorisering, författare i REF, använde en Bayesian metod för logistisk regression.
Large-scale bayesian logistic regression for text categorization
{'venue': 'Technometrics', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}