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...
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...
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...
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...