拉普拉斯平滑（Laplace Smoothing）
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 ...
原文：拉普拉斯平滑（Laplacian smoothing）
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 。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 。 拉普拉斯平滑 Laplacian smoothing 是為了解決零概率的問題。 法國數學家 拉普拉斯 最早提出用 加 的方法，估計沒有出現過的現象的概率。 理論假設：假定訓練樣本很大時，每個 ...
2022-01-14 19:59 2 1720 推薦指數：
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