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k折交叉验证_龙良曲_上海科技大学_属性统计_中国AI数据
作者:CNAI / 2019-12-04 / 浏览次数:1

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频繁事件数量有限,但似乎从未间断过, 4.假定某个n-gram的出现被假定为具有二项式分布的随机变量(即,每个n-gram与下一个无关)。这是一个非常不正确(尽管可以使用)的假设:首先,每个n-gram与下一个重叠,因此部分决定了下一个;其次,内容词趋于成团(如果您在论文中使用过一次,则很可能会使用正如我们在15.3节中讨论的那样。 5.另一种陈述方式是观察到,如果我们的概率模型将零概率分配给任何实际发生的事件,那么相对于(实际数据的)数据的交叉熵和KL散度都是无穷。换句话说,我们在产生与我们要建模的概率函数接近的概率函数方面做得非常糟糕。 1个 一世 e e e e d 0 弍 他居住的是1% ed id- .ble即时 :ob- 的 在 那 稀有事件的概率分布越来越少对于越来越少的事件,一个“永远无法收集到足够的数据以至尾端”是不可能的。6对于iiCITCOS,可以用任意数字表示,我们永远也不会用数字表示。通常,我们需要设计更好的估算器,以分配我们将看到tr文本中未曾看到的事件的可能性。 所有这些方法都可以通过某种方式有效地工作,从而降低先前见过的事
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