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N元语法模型的数据稀疏问题解决方法之一：Good-Turing平滑

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在统计语言模型章节中，我们谈到了N元语法模型不可避免的一个问题，就是数据稀疏，其原因是大规模语料统计与有限语料的矛盾。根据齐普夫（Zipf）法则，我们能够推测知零概率问题不可避免。数据稀疏问题的解决办法就是进行平滑处理。平滑处理的算法有很多，本文将介绍众多算法中的佼佼者：古德-图灵（Good-Turing）平滑算法。  古德-图灵（Good-Turing）估计法是很多平滑技术的核心，于1953
基础机器学习理论 2024-07-08
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002-深度学习数学基础(神经网络、梯度下降、损失函数)这里在进入人工智能的讲解之前，你必须知道几个名词，其实也就是要简单了解一下人工智能的数学基础，不然就真的没办法往下讲了。本节目录如下：前言。监督学习与无监督学习。神经网络。损失函数。梯度下降。0. 前言人工智能可以归结于一句话：针对特定的任务，找出合适的数学表达式，然后一直优化表达式，直到这个表达式可以用来预测未来。接下来就来一句一句的分析这句话：针对特定的任务：首先我们需要知道的是，人工智能其实就是为了让计算机
人工智能快速入门到实战 2024-01-25
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Mysql 2022-04-03

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