贝叶斯分类器

朴素贝叶斯分类器为什么引入拉普拉斯平滑

朴素贝叶斯某个特征xi没出现过，那么根据中心极限定理得到均值就是0 乘积就是0 不太合理，对于训练样本中没出现过的特征，测试的时有可能出现 需要做 拉普拉斯平滑 就是在用中心极限定理得到均值 的时候 分子分母同时加上一个数，这样每个特征的条件概率肯定不为0了 一般分子加1，分母加的是 分类数


最后编辑于 ：
©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
平台声明：文章内容（如有图片或视频亦包括在内）由作者上传并发布，文章内容仅代表作者本人观点，简书系信息发布平台，仅提供信息存储服务。