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 ...

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 ...

　　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 ...

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 ...

轉自：https://www.kechuang.org/t/84022?page=0&highlight=859356，感謝分享！ 在機器學習、多維信號處理等領域，凡涉及到圖論的地方，相信小伙伴們總能遇到和拉普拉斯矩陣和其特征值有關的大怪獸。哪怕過了這一關，回想起來也常常一臉懵逼 ...

#include <iostream>#include <opencv2/opencv.hpp>#include <math.h> using namespace std;using namespace cv; //拉普拉斯 邊緣計算void ...