👨💻 作者：RedefineLim⏰ 发布时间：2025-3-2#统计建模#语言模型#信息论✉️ 版权声明：原创内容，转载需授权！

拉普拉斯平滑法介绍

各种平均数在机器学习中的应用

拉普拉斯平滑法介绍

epoch, batch, Ieration

在训练初期，模型可能在某些batch中表现较差（尤其是初始batch），导致训练集整体准确率被拉低。），模型逐渐适应训练数据，训练集准确率会稳步提升并超过测试集。模型在初始阶段可能对训练数据欠拟合，而测试集的数据特性（如某些类别的偏向性）可能与初始参数偶然匹配，从而在测试集上表现更好。测试集可能包含更多简单样本或类别分布更均衡，在模型未充分训练时，这些样本的分类更容易，导致测试集准确率暂时高于训练

Kneser-Ney平滑是一种自然语言处理中先进的语言模型平滑技术，用于解决n-gram模型因数据稀疏而导致的概率估计问题。其核心方法是通过从高阶n-gram的计数中减去一个固定的折扣值，并结合低阶n-gram的信息重新分配概率质量，从而为未出现的n-gram提供合理的概率估计。这种技术在大规模数据集上表现优异，广泛应用于语音识别、机器翻译等领域。Kneser-Ney平滑的主要优点包括有效利用低阶

NumPy是科学计算的瑞士军刀，适合通用数值计算。PyTorch是深度学习研究的超级工具箱，提供从张量操作到模型部署的全套解决方案。二者可通过和.numpy()方法高效协同，建议根据具体需求灵活选择！TIP：在深度学习项目中，通常使用NumPy进行数据预处理，再转换为PyTorch张量进行模型训练。

NumPy是科学计算的瑞士军刀，适合通用数值计算。PyTorch是深度学习研究的超级工具箱，提供从张量操作到模型部署的全套解决方案。二者可通过和.numpy()方法高效协同，建议根据具体需求灵活选择！TIP：在深度学习项目中，通常使用NumPy进行数据预处理，再转换为PyTorch张量进行模型训练。