Вопросы с тегом «laplace-smoothing»

Я читал сегодня наивную байесовскую классификацию. Я прочитал под заголовком Оценка параметров с добавлением сглаживания 1 : Пусть ccc ссылается на класс (например, Positive или Negative), а указывает на токен или слово.www Оценка максимального правдоподобия для :P(w|c)P(w|c)P(w|c)count(w,c)count(c)=counts w in class ccounts of words in class c.count(w,c)count(c)=counts w in class ccounts …

28 machine-learning  classification  text-mining  naive-bayes  laplace-smoothing 

Если Uniform и Bin , то апостериорное среднее для задается как .р ∼п~p \sim( 0 , 1 )(0,1)(0,1)Икс~Икс~X \sim( н , р )(N,п)(n, p)ппpИкс+ 1n + 2Икс+1N+2\frac{X+1}{n+2} Есть ли общее название для этой оценки? Я обнаружил, что это решает множество проблем людей, и я хотел бы иметь возможность указывать людям …

11 bayesian  terminology  laplace-smoothing 

В статье Википедии о сглаживании Лапласа (или аддитивном сглаживании) сказано, что с байесовской точки зрения это соответствует ожидаемому значению апостериорного распределения с использованием симметричного распределения Дирихле с параметром в качестве предшествующего значения.αα\alpha Я озадачен тем, как это на самом деле правда. Может ли кто-нибудь помочь мне понять, как эти две …

11 bayesian  smoothing  dirichlet-distribution  laplace-smoothing 

Примеры: у меня есть предложение в должностной инструкции: «Старший инженер Java в Великобритании». Я хочу использовать модель глубокого обучения, чтобы предсказать ее как 2 категории: English и IT jobs. Если я использую традиционную классификационную модель, она может предсказать только 1 метку с softmaxфункцией на последнем слое. Таким образом, я могу …

9 machine-learning  deep-learning  natural-language  tensorflow  sampling  distance  non-independent  application  regression  machine-learning  logistic  mixed-model  control-group  crossover  r  multivariate-analysis  ecology  procrustes-analysis  vegan  regression  hypothesis-testing  interpretation  chi-squared  bootstrap  r  bioinformatics  bayesian  exponential  beta-distribution  bernoulli-distribution  conjugate-prior  distributions  bayesian  prior  beta-distribution  covariance  naive-bayes  smoothing  laplace-smoothing  distributions  data-visualization  regression  probit  penalized  estimation  unbiased-estimator  fisher-information  unbalanced-classes  bayesian  model-selection  aic  multiple-regression  cross-validation  regression-coefficients  nonlinear-regression  standardization  naive-bayes  trend  machine-learning  clustering  unsupervised-learning  wilcoxon-mann-whitney  z-score  econometrics  generalized-moments  method-of-moments  machine-learning  conv-neural-network  image-processing  ocr  machine-learning  neural-networks  conv-neural-network  tensorflow  r  logistic  scoring-rules  probability  self-study  pdf  cdf  classification  svm  resampling  forecasting  rms  volatility-forecasting  diebold-mariano  neural-networks  prediction-interval  uncertainty