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 ...

　　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 ...

就武斷的認為該事件的概率是0。 拉普拉斯的理論支撐 　　為了解決零概率的問題，法國數學家拉普拉斯最早提 ...

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 ...

拉普拉斯變換 由於古典意義下的傅里葉變換存在的條件是\(f(t)\)除了滿足狄拉克雷條件以外，還要在\((-\infty,\infty)\)上絕對可積，許多函數都不滿足這個條件。在很多實際問題中，存在許多以時間 \(t\) 為自變量的函數，這些函數根本不需要考慮\(t<0\)的情況 ...

拉普拉斯變換的引入 首先能做的，是對周期函數做傅里葉級數展開，使用復數表達為： 至於為什么能展開成傅里葉級數，工數（高數）並沒有說清楚，只給出了一個沒有證明的迪利克雷條件，說只要滿足該條件就一定能展開。 \[f(t) =\sum\limits_ ...

： 0 -1 0 -1 4 -1 0 -1 0 代碼如下： 主要注意以下幾點：1.拉普拉斯微分處理后，有些點像素值為負值，所 ...