设在独立试验重复序列中，事件A在各次试验中发生的概率为p(0<p<1),随机变量ηn表示事件A在n次试验中发生的次数，则有.其中z为任意实数，q=1-p. 证：设随机变量ξi表示事件A在第i次试验中发生的次数(i=1,2,…,n,…)，则ξi服从“0-1”分布，相互独立，且有 直接由列维定理就得此定理. l 近似公式 在...
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...
图卷积网络Graph Convolutional Nueral Network，简称GCN，最近两年大热，取得不少进展。不得不专门为GCN开一个新篇章，表示其重要程度。本文结合大量参考文献，从理论到实践，从由来到数学推导，讲述GCN的发展和应用。 综述 在扎进GCN的汪洋大海前，我们先搞清楚GCN是做什么的，有什么用。深度学习一直都是被几大经典模型给统治着...