Użytkownik "Segmentation Fault" <c...@o...eu> napisał w
wiadomości news:4c59ca48$0$19184$65785112@news.neostrada.pl...
> Ale dlaczego mnożysz tyle razy ?
> Czy nie wystarczy policzyć histogram, znormalizować i porównać go ze
> wzorcowymi, znormalizowanymi histogramami dla każdego z kodowań?
> I wybrać "najbardziej podobne" kodowanie ?

Patrzyłem na różne funkcje dotyczące histogramów na przykładzie
rozpoznawania spamu. Występują małe różnice w d(H1,H2) i nie zachowują się
jak trzeba (różnica między spamem a niespamem ma być większa niż między nimi
a testowym). Korelacja raczej sprawdza czy wykres punktów (Xi,Yi) leży
bliżej prostej y=x czy y=-x, u mnie to nie występuje. Za to Bayes nadaje się
do tego, mamy wielokrotne mnożenie prawdopodobieństw i kolosalne różnice
między najlepszym histogramem a innymi.
Nie stosuję wzoru
http://en.wikipedia.org/wiki/Bayesian_spam_filtering
#Combining_individual_probabilities
nie wiem czy jest dobry i skąd się wziął a także jest niepotrzebny skoro
możemy po prostu mnożyć prawdopodobieństwa z histogramu przez siebie.