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數據平滑 數據的平滑處理通常包含有降噪、擬合等操作。降噪的功能意在去除額外的影響因素，擬合的目的意在數學模型化，可以通過更多的數學方法識別曲線特征。 案例：繪制兩只股票收益率曲線。收益率 =（后一天收盤價-前一天收盤價） / 前一天收盤價 　　使用卷積完成數據降噪 ...

參考書籍：《統計自然語言處理》 宗成慶 一、問題的提出 平滑技術就是用來解決句子中出現零概率的問題，“平滑”處理的基本思想是“劫富濟貧”，即提高低概率(零概率)，降低高概率，盡量使概率的分布趨於實際水平。 二、幾種數據平滑技術 1.加法平滑技術 是實際應用 ...

分箱 (binning) 通過考察數據的“近鄰”周圍的值來光滑有序的數據值。 回歸 （regression) 用一個函數（回歸函數）擬合數據來平滑數據。 聚類 (clustering) 將類似的值聚集為簇 ...

http://www.twoeggz.com/news/172341.html 關於幾種平滑濾波及其舉例： 1、 smooth函數平滑處理 （1）yy=smooth（y） 利用移動平均濾波器對列向量y進行平滑處理，返回與y等長的列向量yy。移動平均濾波器的默認窗寬為5，yy中元素的計算方法 ...

卷積運算時完全重疊的區域.) 4.使用matplotlib繪圖 import numpy as n ...

原文作者：58沈劍 原文地址 上次《百億級數據DB秒級平滑擴容！》之后，很多朋友提問，說如果不是“雙倍”擴容，能否做到平滑遷移，不影響服務呢？ 適用什么場景？ 互聯網有很多“數據量較大，並發量較大，業務復雜度較高”的業務場景，其典型系統分層架構 ...

　　在上一篇N-gram模型中提到稀疏問題，即某些在文本中通常很少出現的詞,在某一局部文本中突然大量地出現，本篇主要討論它的解決辦法--數據平滑（data smoothing）。 問題描述 　　N-gram存在問題，訓練語料畢竟是有限的，這樣導致很多事件，如trigram中，w1 w2 w3 ...