ERROR:SQLSTATE[HY000]: General error: 20018 Invalid column name 'CodigoInstitucion'. [20018] (severity 16) [SELECT PublicObrasAutores.NumeroEmpleado, PublicObrasAutores.ApellidoPaterno, PublicObrasAutores.ApellidoMaterno, PublicObrasAutores.Nombre, PublicObrasAutores.NombreCompleto FROM PublicObrasAutores LEFT JOIN PublicObrasAutoresFil ON PublicObrasAutores.RefPublicacion = PublicObrasAutoresFil.RefPublicacion WHERE PublicObrasAutores.RefPublicacion = '269856' AND PublicObrasAutores.NumeroEmpleado IS NULL AND PublicObrasAutoresFil.CodigoInstitucion IS NOT NULL;]
SELECT PublicObrasAutores.NumeroEmpleado, PublicObrasAutores.ApellidoPaterno, PublicObrasAutores.ApellidoMaterno, PublicObrasAutores.Nombre, PublicObrasAutores.NombreCompleto FROM PublicObrasAutores LEFT JOIN PublicObrasAutoresFil ON PublicObrasAutores.RefPublicacion = PublicObrasAutoresFil.RefPublicacion WHERE PublicObrasAutores.RefPublicacion = '269856' AND PublicObrasAutores.NumeroEmpleado IS NULL AND PublicObrasAutoresFil.CodigoInstitucion IS NOT NULL;

ERROR:SQLSTATE[HY000]: General error: 20018 Invalid column name 'CodigoInstitucion'. [20018] (severity 16) [SELECT PublicObrasAutores.NumeroEmpleado, PublicObrasAutores.ApellidoPaterno, PublicObrasAutores.ApellidoMaterno, PublicObrasAutores.Nombre, PublicObrasAutores.NombreCompleto FROM PublicObrasAutores LEFT JOIN PublicObrasAutoresFil ON PublicObrasAutores.RefPublicacion = PublicObrasAutoresFil.RefPublicacion WHERE PublicObrasAutores.RefPublicacion = '269856' AND PublicObrasAutores.NumeroEmpleado IS NULL AND PublicObrasAutoresFil.CodigoInstitucion IS NULL;]
SELECT PublicObrasAutores.NumeroEmpleado, PublicObrasAutores.ApellidoPaterno, PublicObrasAutores.ApellidoMaterno, PublicObrasAutores.Nombre, PublicObrasAutores.NombreCompleto FROM PublicObrasAutores LEFT JOIN PublicObrasAutoresFil ON PublicObrasAutores.RefPublicacion = PublicObrasAutoresFil.RefPublicacion WHERE PublicObrasAutores.RefPublicacion = '269856' AND PublicObrasAutores.NumeroEmpleado IS NULL AND PublicObrasAutoresFil.CodigoInstitucion IS NULL;

ERROR:SQLSTATE[HY000]: General error: 20018 Invalid column name 'Institucion'. [20018] (severity 16) [SELECT Institucion FROM PublicObrasAutoresFil WHERE RefPublicacion = '269856']
SELECT Institucion FROM PublicObrasAutoresFil WHERE RefPublicacion = '269856'

ERROR:SQLSTATE[HY000]: General error: 20018 Invalid column name 'Institucion'. [20018] (severity 16) [SELECT Institucion FROM PublicObrasAutoresFil WHERE RefPublicacion = 269856 AND InstitucionPropia = 'S' UNION SELECT Adscripciones.Entidad FROM PublicacionesObras JOIN PublicObrasAutores ON PublicacionesObras.Identificador = PublicObrasAutores.RefPublicacion JOIN Adscripciones ON PublicObrasAutores.NumeroEmpleado = Adscripciones.NumeroEmpleado WHERE (PublicacionesObras.FechaPublicacion BETWEEN Adscripciones.FechaDesde AND Adscripciones.FechaHasta OR (PublicacionesObras.FechaPublicacion >= Adscripciones.FechaDesde AND Adscripciones.FechaHasta IS NULL)) AND PublicacionesObras.Identificador= 269856]
SELECT Institucion FROM PublicObrasAutoresFil WHERE RefPublicacion = 269856 AND InstitucionPropia = 'S' UNION SELECT Adscripciones.Entidad FROM PublicacionesObras JOIN PublicObrasAutores ON PublicacionesObras.Identificador = PublicObrasAutores.RefPublicacion JOIN Adscripciones ON PublicObrasAutores.NumeroEmpleado = Adscripciones.NumeroEmpleado WHERE (PublicacionesObras.FechaPublicacion BETWEEN Adscripciones.FechaDesde AND Adscripciones.FechaHasta OR (PublicacionesObras.FechaPublicacion >= Adscripciones.FechaDesde AND Adscripciones.FechaHasta IS NULL)) AND PublicacionesObras.Identificador= 269856

Título del libro: Iisa 2015 - 6th International Conference On Information, Intelligence, Systems And Applications
Título del capítulo: Why the Naive Bayes approximation is not as Naive as it appears

Autores UNAM:
CHRISTOPHER RHODES STEPHENS;

---

Autores externos:

---

Idioma:
Inglés

---

Año de publicación:
2016

---

Palabras clave:

Artificial intelligence; Data mining; Errors; Learning systems; Attribute sets; Classifier performance; Error measures; Likelihood functions; Local error; Naive bayes; Problem domain; Robust performance; Classifiers

---

Resumen:

The Naive Bayes approximation and associated classifier is widely used in machine learning and data mining and offers very robust performance across a large spectrum of problem domains. As it depends on a very strong assumption - independence among features - this has been somewhat puzzling. Various hypotheses have been put forward to explain its success and moreover many generalizations have been proposed. In this paper we propose a set of "local" error measures - associated with the likelihood functions for particular subsets of attributes and for each class - and show explicitly how these local errors combine to give a "global" error associated to the full attribute set. By so doing we formulate a framework within which the phenomenon of error cancelation, or augmentation, can be quantitatively evaluated and its impact on classifier performance estimated and predicted a priori. These diagnostics also allow us to develop a deeper and more quantitative understanding of why the Naive Bayes approximation is so robust and under what circumstances one expects it to break down. © 2015 IEEE.

---

Entidades citadas de la UNAM:

---

Fuente:



ISBN:
9781467393119
Editorial:
Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc.

Tipo de producto:
Conference Paper

DOI:
10.1109/IISA.2015.7388083