Statistiques et Big Data laplace-smoothing

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Dans Naive Bayes, pourquoi s'embêter avec le lissage de Laplace alors que nous avons des mots inconnus dans le test?

Je lisais aujourd'hui la classification Naive Bayes. J'ai lu, sous le titre d' estimation des paramètres avec l'ajout de 1 lissage : Soit référence à une classe (telle que positive ou négative), et référence à un jeton ou à un mot.cccwww L'estimateur du maximum de vraisemblance pour estP( w | …

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Terminologie de la moyenne bayésienne de probabilité postérieure avec un a priori uniforme

Si p∼p∼p \sim Uniforme (0,1)(0,1)(0,1) et X∼X∼X \sim Bin (n,p)(n,p)(n, p) , alors la moyenne postérieure de ppp est donnée par X+1n+2X+1n+2\frac{X+1}{n+2} . Y a-t-il un nom commun pour cet estimateur? J'ai trouvé que cela résout de nombreux problèmes et j'aimerais pouvoir pointer les gens vers une référence, mais je …

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Lissage de Laplace et Dirichlet prior

Sur l' article wikipedia du lissage de Laplace (ou lissage additif), il est dit que d'un point de vue bayésien, cela correspond à la valeur attendue de la distribution postérieure, en utilisant une distribution de Dirichlet symétrique avec le paramètre comme priorité.αα\alpha Je suis perplexe quant à la réalité de …

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Quel modèle d'apprentissage en profondeur peut classer des catégories qui ne s'excluent pas mutuellement

Exemples: J'ai une phrase dans la description de poste: "Java senior engineer in UK". Je veux utiliser un modèle d'apprentissage profond pour le prédire en 2 catégories: English et IT jobs. Si j'utilise un modèle de classification traditionnel, il ne peut prédire qu'une seule étiquette avec softmaxfonction à la dernière …

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