ปรับให้เรียบในโมเดลไร้เดียงสา
ตัวทำนายไร้เดียงสาทำการทำนายโดยใช้สูตรนี้: P(Y=y|X=x)=αP(Y=y)∏iP(Xi=xi|Y=y)P(Y=y|X=x)=αP(Y=y)∏iP(Xi=xi|Y=y)P(Y=y|X=x) = \alpha P(Y=y)\prod_i P(X_i=x_i|Y=y) โดยที่เป็นปัจจัยทำให้ปกติ สิ่งนี้ต้องการประมาณพารามิเตอร์จากข้อมูล ถ้าเราทำเช่นนี้กับ -smoothing เราก็จะได้ค่าประมาณαα\alphaP(Xi=xi|Y=y)P(Xi=xi|Y=y)P(X_i=x_i|Y=y)kkk P^(Xi=xi|Y=y)=#{Xi=xi,Y=y}+k#{Y=y}+nikP^(Xi=xi|Y=y)=#{Xi=xi,Y=y}+k#{Y=y}+nik\hat{P}(X_i=x_i|Y=y) = \frac{\#\{X_i=x_i,Y=y\} + k}{\#\{Y=y\}+n_ik} ที่มีค่าเป็นไปได้สำหรับx_iฉันสบายดีกับสิ่งนี้ อย่างไรก็ตามก่อนหน้านี้เรามีninin_iXiXiX_i P^(Y=y)=#{Y=y}NP^(Y=y)=#{Y=y}N\hat{P}(Y=y) = \frac{\#\{Y=y\}}{N} โดยที่มีตัวอย่างในชุดข้อมูล ทำไมเราไม่ทำให้เรียบก่อนหน้านี้ด้วย? หรือค่อนข้างไม่เราเรียบก่อน? ถ้าเป็นเช่นนั้นเราเลือกพารามิเตอร์การปรับให้เรียบอะไร ดูเหมือนโง่เล็กน้อยที่จะเลือกเนื่องจากเราทำการคำนวณที่แตกต่างกัน มีฉันทามติหรือไม่? หรือมันไม่สำคัญมากเกินไป?NNNkkk