拉普拉斯平滑（Laplace Smoothing）
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 ...
原文：朴素贝叶斯分类 和 拉普拉斯平滑(拉普拉斯处理 laplace smoothing)
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这个条件下，生成某个特征xi的概率 ，以及y本身的分布 使用中心极限定理得到均值就能作为估计 这里存在一个问题，就是如果在所有样本里，某个特征xi没出现过 ...
2018-04-20 10:04 1 3928 推荐指数：
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