拉普拉斯平滑（Laplace Smoothing）又稱 加1平滑，常用平滑方法。解決零概率問題。 背景:為什么要做平滑處理? 零概率問題：在計算實例的概率時，如果某個量x，在觀察樣本庫（訓練集）中沒有出現過，會導致整個實例的概率結果是0。 在文本分類的問題中，當一個詞語沒有在訓練樣本中出 ...

其實就是計算概率的時候，對於分子+1，避免出現概率為0。這樣乘起來的時候，不至於因為某個量x，在觀察樣本庫（訓練集）中沒有出現過，會導致整個實例的概率結果是0。在文本分類的問題中，當一個詞語沒有在訓練 ...

朴素貝葉斯分類是一種生成式分類 p(y|x) = p(y,x) / p(x) =p(x|y) * p(y) | p(x) 在訓練的時候假設x的所有特征是相互獨立的，所以p(x|y) = 所有p(xi | y) 的乘積 只要通過貝葉斯展開+有xi獨立 就能得到 這個模型里的參數就是，給定y ...

　　概念 零概率問題：在計算事件的概率時，如果某個事件在觀察樣本庫（訓練集）中沒有出現過，會導致該事件的概率結果是 $0$ 。這是不合理的，不能因為一個事件沒有觀察到，就被認為該事件一定不可能發生（即該事件的概率為 $0$ ）。 　　拉普拉斯平滑(Laplacian ...

　　假設我們在做一個拋硬幣的實驗，硬幣出現正面的概率是\(\theta\)。在已知前\(n\)次結果的情況下，如何推斷拋下一次硬幣出現正面的概率呢？　　當\(n\)很大的時候，我們可以直接統計正 ...

【摘要】 　　Laplace算子作為邊緣檢測之一，和Sobel算子一樣也是工程數學中常用的一種積分變換，屬於空間銳化濾波操作。拉普拉斯算子（Laplace Operator）是n維歐幾里德空間中的一個二階微分算子，定義為梯度（▽f）的散度（▽·f）。拉普拉斯算子也可以推廣為定義在黎曼流形 ...

拉普拉斯分布的定義與基本性質 其分布函數為 分布函數圖 其概率密度函數為 密度函數圖 拉普拉斯分布與正太分布的比較 從圖中可以直觀的發現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輕微的厚尾。 ...

Laplace分布的概率密度函數的形式是這樣的： $p(x) = \frac{1}{2 \lambda} e^{-\frac{\vert x –\mu \vert}{\lambda}}$ 一般$\mu$的取值為0，所以形式如下： $p(x) = \frac{1}{2 \lambda} e ...