«laplace-smoothing» 태그된 질문

나는 오늘 Naive Bayes Classification을 읽고있었습니다. 매개 변수 추정 이라는 제목 아래 에 1 스무딩을 추가했습니다 . 하자 ccc (같은 양 또는 음 등) 클래스를 참조하고,하자 www 토큰 또는 단어를 참조하십시오. P(w|c)P(w|c)P(w|c) 의 최대 우도 추정값 은 c o u n t ( w , c )c o u n …

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만약 유니폼 , 및 빈 , 다음의 사후 평균 주어진다 .p∼p∼p \sim(0,1)(0,1)(0,1)X∼X∼X \sim(n,p)(n,p)(n, p)pppX+1n+2X+1n+2\frac{X+1}{n+2} 이 견적의 일반적인 이름이 있습니까? 나는 그것이 많은 사람들의 문제를 해결한다는 것을 발견했고 사람들에게 참조를 지적하고 싶지만 그것에 대한 올바른 이름을 찾지 못했습니다. 통계 101 서적에서 "+ 1 / + 2 추정기"라고 불리는 것을 막연하게 기억합니다. …

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온 위키 문서 라플라스 평활화 (또는 첨가제 평)의 특징이되는 볼 베이지안 점에서, 이는 사전에 모수 를 갖는 대칭 Dirichlet 분포를 사용하여 사후 분포의 예상 값에 해당합니다 .αα\alpha 나는 그것이 실제로 어떻게 사실인지 의아해합니다. 누군가 그 두 가지가 어떻게 동등한 지 이해하도록 도울 수 있습니까? 감사!

11 bayesian  smoothing  dirichlet-distribution  laplace-smoothing 

예 : 직업 설명에 "영국의 Java Senior Engineer"문장이 있습니다. 나는 2 개 종류로 예측하는 깊은 학습 모델을 사용하려면 : English 와 IT jobs. 기존 분류 모델을 사용하는 경우 softmax마지막 레이어에서 함수가있는 레이블 하나만 예측할 수 있습니다 . 따라서 두 모델 신경망을 사용하여 두 범주 모두에서 "예"/ "아니오"를 예측할 수 있지만 …

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