Discriminazione Segnale Fondo in HEP - INFN Sezione di Roma

More documents

Recommendations

Info

2 SOMMARIO Separazione segnale-fondo in fisica delle alte energie Il metodo classico: classificazione basata sui “tagli” Cenni di teoria della classificazione statistica: classificatore ottimale misura delle prestazioni di un classificatore algoritmi di ottimizzazione Classificatori statistici multivariati: generalità classificatori lineari: PDE, Fisher, ... classificatori non lineari: Neural Networks, BDT, SVM, ... prestazioni, robustezza, velocità, trasparenza, curse of dimensionality Esempi: analisi Toy
3 DOCUMENTAZIONE Questioni generali di statistica: G.Cowan: Statistical Data Analysis, Oxford Univ.Press appunti lezioni statistica di G.D’Agostini Classificatori multivariati: K.Fukemaga: Introduction to statistical pattern recognition, Academic Press D.W.Scott: Multivariate Density Estimation, J.Wiley&Sons TMVA (disponibile dentro Root) http://root.cern.ch/root/doc/RootDoc.html
Page 1: DISCRIMINAZIONE SEGNALE-FONDO IN HE
Page 5 and 6: ↵ 5 ESEMPIO 1: HF PHYSICS Bs→J/
Page 7 and 8: ESEMPIO 3: B-TAGGING Scopo: disting
Page 9 and 10: CLASSIFCAZIONE DEGLI EVENTI Il prob
Page 11 and 12: 11 DECORRELAZIONE Procedura per rim
Page 13 and 14: 13 AΣ B A T = V T MΣ B M T V = V
Page 15 and 16: dimostrazione: supponiamo che vi si
Page 17 and 18: POTERE DI SEPARAZIONE insieme alla
Page 19 and 20: 19 L = N∏ p(x k |f) ⇒ log L = N
Page 21 and 22: INDICATORI ALTERNATIVI ... Esistono
Page 23 and 24: 23 ALGORITMI DI OTTIMIZZAZIONE Camp
Page 25 and 26: CLASSIFICATORI LINEARI
Page 27 and 28: 27 PROJECTIVE LIKELIHOOD ESTIMATOR
Page 29 and 30: DISCRIMINANTI FISHER Un classificat
Page 31 and 32: 31 PDE MULTIDIMENSIONALI Multidimen
Page 33 and 34: FEED-FORWARD ANN In HEP tutti gli A
Page 35 and 36: FUNZIONE DI RISPOSTA comportamento
Page 37 and 38: TRAINING (2) durante il processo di
Page 39 and 40: ALBERI DI DECISIONI BINARIE (DECISI
Page 41 and 42: ALBERI DI DECISIONI BINARIE (DECISI
Page 43 and 44: 39 BOOSTING: BDT ‣ procedura per
Page 45 and 46: Non-separable data 41 Separable dat
Page 47 and 48: 43 STABILITA’ RISPETTO A VARIABIL
Page 49 and 50: 43 STABILITA’ RISPETTO A VARIABIL
Page 51 and 52: PROPRIETA DEI CLASSIFICATORI MULTIV
Page 53 and 54:
Effetto decorrelazione 46
Page 55 and 56:
47 RICOSTRUZIONE DEI PATTERN DI COR
Page 57 and 58:
Page 59 and 60:
Page 61 and 62:
48 PRESTAZIONI DEI CLASSIFICATORI L
Page 63 and 64:
50 INCERTEZZE SISTEMATICHE Cosa suc
Page 65:
51 ESEMPIO: var4 affetta da sistema
Page 68:
metodo 32 52
show all

Discriminazione Segnale Fondo in HEP - INFN Sezione di Roma

You also want an ePaper? Increase the reach of your titles

Delete template?

Save as template?