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 ...
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這個條件下,生成某個特征xi的概率 ,以及y本身的分布 使用中心極限定理得到均值就能作為估計 這里存在一個問題,就是如果在所有樣本里,某個特征xi沒出現過 ...
2018-04-20 10:04 1 3928 推薦指數:
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 ...
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樣本中出現,該詞語調概率為0,使用連乘計算文本出現概率時也為0。這是不合理的,不能因為一個事件 ...
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 ...
/ 2. 朴素貝葉斯計算嫁人概率 https://zhuanlan.zhihu.com/ ...
【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 ...
貝葉斯推斷之拉普拉斯近似 本文介紹使用拉普拉斯近似方法來求解貝葉斯后驗概率分布。在上一篇文章:貝葉斯推斷之最大后驗概率(MAP)中介紹了使用點估計法來求解后驗概率分布,在文章中定義了后驗概率分布公式: \[p(w|t,X)=\frac{p(t|X,w)p(w)}{p(t|X ...