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 ...

神奇的拉普拉斯平滑（Laplacian Smoothing）及其在正则化上的应用~ 2014年10月20日 17:05:21 迷雾forest 阅读数 26229 文章标签： 数学算法正则机器学习应用更多 分类专栏 ...

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 ...

　　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 ...

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 ...

转自：https://www.kechuang.org/t/84022?page=0&highlight=859356，感谢分享！ 在机器学习、多维信号处理等领域，凡涉及到图论的地方，相信小伙伴们总能遇到和拉普拉斯矩阵和其特征值有关的大怪兽。哪怕过了这一关，回想起来也常常一脸懵逼 ...

#include <iostream>#include <opencv2/opencv.hpp>#include <math.h> using namespace std;using namespace cv; //拉普拉斯 边缘计算void ...