训练样本

拉普拉斯平滑(Laplace Smoothing)

拉普拉斯平滑(Laplace Smoothing)又称 加1平滑,常用平滑方法。解决零概率问题。 背景:为什么要做平滑处理? 零概率问题:在计算实例的概率时,如果某个量x,在观察样本库(训练集)中没有出现过,会导致整个实例的概率结果是0。 在文本分类的问题中,当一个词语没有在训练样本中出现,该词语调概率为0,使用连乘计算文本出现概率时也为0。 这是不合理的...