拉普拉斯分布的定义与基本性质 其分布函数为 分布函数图 其概率密度函数为 密度函数图 拉普拉斯分布与正太分布的比较 从图中可以直观的发现拉普拉斯分布跟正太分布很相似，但是拉普拉斯分布比正太分布有尖的峰和轻微的厚尾。 ...

【摘要】 　　Laplace算子作为边缘检测之一，和Sobel算子一样也是工程数学中常用的一种积分变换，属于空间锐化滤波操作。拉普拉斯算子（Laplace Operator）是n维欧几里德空间中的一个二阶微分算子，定义为梯度（▽f）的散度（▽·f）。拉普拉斯算子也可以推广为定义在黎曼流形 ...

拉普拉斯平滑（Laplace Smoothing）又称 加1平滑，常用平滑方法。解决零概率问题。 背景:为什么要做平滑处理? 零概率问题：在计算实例的概率时，如果某个量x，在观察样本库（训练集）中没有出现过，会导致整个实例的概率结果是0。 在文本分类的问题中，当一个词语没有在训练样本中出 ...

就武断的认为该事件的概率是0。 拉普拉斯的理论支撑 　　为了解决零概率的问题，法国数学家拉普拉斯最早提 ...

其实就是计算概率的时候，对于分子+1，避免出现概率为0。这样乘起来的时候，不至于因为某个量x，在观察样本库（训练集）中没有出现过，会导致整个实例的概率结果是0。在文本分类的问题中，当一个词语没有在训练 ...

高斯拉普拉斯（Laplace of Gaussian） kezunhai@gmail.com http://blog.csdn.net/kezunhai Laplace算子作为一种优秀的边缘检测算子，在边缘检测中得到了广泛的应用。该方法通过对图像求图像的二阶倒数 ...

朴素贝叶斯分类是一种生成式分类 p(y|x) = p(y,x) / p(x) =p(x|y) * p(y) | p(x) 在训练的时候假设x的所有特征是相互独立的，所以p(x|y) = 所有p(xi | y) 的乘积 只要通过贝叶斯展开+有xi独立 就能得到 这个模型里的参数就是，给定y ...

拉普拉斯变换 由于古典意义下的傅里叶变换存在的条件是\(f(t)\)除了满足狄拉克雷条件以外，还要在\((-\infty,\infty)\)上绝对可积，许多函数都不满足这个条件。在很多实际问题中，存在许多以时间 \(t\) 为自变量的函数，这些函数根本不需要考虑\(t<0\)的情况 ...