古德-图灵估计(Good-Turing Estimate)
1953年古德(I.J.Good)在图灵(Alan Turing)的指导下，提出的在统计中相信可靠的统计数据，而对不可信的统计数据打折扣的一种概率估计方法，同时将折扣出来的那一小部分概率给与未看见的时间(Unseen Events)。 古德和图灵还给出一个很漂亮的重新估算概率的公式，这个公式 ...
原文：古德-图灵估计
古德 图灵估计可以解决n元语法模型 n gram 中的数据的稀疏问题。主要的思想是把非零的n元语法的概率降低匀给一些低概率n元语法，以修改最大似然估计与真实概率之间的偏离。是实用比较多的平滑算法。 图：从左到右的变化：把一部分看得见的事件的概率匀给未看见的事件 以统计词典中的概率为例，来说明古德 图铃公式。 假定在语料库中出现r次的词有Nr个，特别的出现 次 未登录词 出现的次数为N 个。语料库 ...
2014-12-20 22:56 0 5464 推荐指数：
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