在NLP/probability/ML表示法中:字母上的倾斜意味着什么？

Question

我在看这的报纸。他在第1.1节中说：

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字母上方的倾斜是什么意思？我如何把这句话翻译成普通英语？

Answer 1

基本上有两个你必须理解的对象

• P(.) (无倾斜符号)指的是数据/标签/特性/其他事物的实际、真实、未知的分布。我们假设这类物体存在，并试图以某种方式估计它。
• proportional ( ~P(.) )通常是指某种估计 of P(.) (或至少是一个对象，它是 to P(.))。在大多数情况下，它是一些简单的经验估计，比如将谓词传递给所有“事物”的事物的分数。然而，它可以得到任意复(如具有马尔可夫性质的语言模型的Kneser估计)。

因此，翻译如下：

• P(.) ->可能性.
• .‘>概率的~P(.) ->估计

Answer 2

在引文中，P表示经验分布.然而，经验分布的常用符号是P-hat --通过推广使用^来标记估计值.P-摆线常被用来表示一个不归一化的分布:一种打算是概率但不和/积分为1的度量，因此它需要规范化才能成为一个适当的概率分布。