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语言模型的参数估计经常使用MLE（最大似然估计）。面临的一个

[单选题]
语言模型的参数估计经常使用MLE（最大似然估计）。面临的一个问题是没有出现的项概率为0，这样会导致语言模型的效果不好。为了解决这个问题，需要使用（） 
  • 平滑
  • 去噪
  • 随机插值
  • 增加白噪音
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左右的快乐头像 左右的快乐
A，可以选用Laplace平滑，参见吴恩达 机器学习 第五讲。
发表于 2015-09-17 13:33:52 回复(0)
泽头像 泽
a。 平滑
发表于 2015-03-20 22:46:29 回复(0)
nnnn头像 nnnn
A，拉普拉斯平滑假设，将分子和分母各加上一个常数项。
发表于 2016-03-09 16:48:45 回复(0)
Michael03头像 Michael03
A    各种平滑，Laplace 平滑， G.T平滑， 插值平滑等等
发表于 2017-11-11 16:36:15 回复(0)
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问题信息

北京搜狐互联网信息服务有限公司 机器学习 自然语言处理
上传者：akkkka
难度：
4条回答 20895浏览

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