Perguntas com a marcação «laplace-smoothing»

Eu estava lendo a Classificação Naive Bayes hoje. Eu li, sob o título Estimativa de parâmetros, com 1 suavização : Vamos referem-se a uma classe (como positiva ou negativa), e deixe referem-se a um símbolo ou palavra.cccwww O estimador de probabilidade máxima para éP(w|c)P(w|c)P(w|c)count(w,c)count(c)=counts w in class ccounts of words …

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

Se Uniforme e Bin , a média posterior de é dada por .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} Existe um nome comum para esse estimador? Descobri que resolve muitos problemas das pessoas e gostaria de poder apontar as pessoas para …

11 bayesian  terminology  laplace-smoothing 

No artigo da wikipedia sobre suavização de Laplace (ou suavização aditiva), diz-se que, do ponto de vista bayesiano, isso corresponde ao valor esperado da distribuição posterior, usando uma distribuição simétrica de Dirichlet com o parâmetro como anterior.αα\alpha Estou confuso sobre como isso é realmente verdade. Alguém poderia me ajudar a …

11 bayesian  smoothing  dirichlet-distribution  laplace-smoothing 

Exemplos: Eu tenho uma frase na descrição do trabalho: "Java senior engineer in UK". Eu quero usar um modelo de aprendizado profundo para prever em duas categorias: English e IT jobs. Se eu usar o modelo de classificação tradicional, ele poderá prever apenas 1 rótulo com softmaxfunção na última camada. …

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Eu sou novo no HMM e ainda estou aprendendo. Atualmente, estou usando o HMM para marcar parte do discurso. Para implementar o algoritmo viterbi, preciso de probabilidades de transição ( ai,jai,j a_{i,j} \newcommand{\Count}{\text{Count}} ) e de probabilidades de emissão ( bi(o)bi(o) b_i(o) ). Estou gerando valores para essas probabilidades usando …

8 probability  hidden-markov-model  laplace-smoothing  viterbi-algorithm