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 ...

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 ...

　　概念 零概率问题：在计算事件的概率时，如果某个事件在观察样本库（训练集）中没有出现过，会导致该事件的概率结果是 $0$ 。这是不合理的，不能因为一个事件没有观察到，就被认为该事件一定不可能发生（即该事件的概率为 $0$ ）。 　　拉普拉斯平滑(Laplacian ...

　　假设我们在做一个抛硬币的实验，硬币出现正面的概率是\(\theta\)。在已知前\(n\)次结果的情况下，如何推断抛下一次硬币出现正面的概率呢？　　当\(n\)很大的时候，我们可以直接统计正 ...

【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。 ...

Laplace分布的概率密度函数的形式是这样的： $p(x) = \frac{1}{2 \lambda} e^{-\frac{\vert x –\mu \vert}{\lambda}}$ 一般$\mu$的取值为0，所以形式如下： $p(x) = \frac{1}{2 \lambda} e ...