最大熵模型 作者：樱花猪 摘要： 本文为七月算法（julyedu.com）12月机器学习第七次课在线笔记。熵，这个概念对于我们来说既熟悉又陌生，熟悉的是我们在许多领域都会碰到熵这个概念，陌生的是如果真的让你解释它又说不清道不明。本次课程讨论了熵的概念并详细解释了最大熵模型。这次 ...

摘要： 　　1.信息的度量 　　2.信息不确定性的度量 内容： 1.信息的度量 　　直接给出公式，这里的N(x)是随机变量X的取值个数，至于为什么这么表示可以考虑以下两个事实： 　　（1）两个独立事件X,Y的联合概率是可乘的，即，而X,Y同时发生的信息量应该是可加的，即，因此对概率 ...

1. 　　(1)熵的概念的引入，首先在热力学中，用来表述热力学第二定律。由玻尔兹曼研究得到，热力学熵与微　　观状态数目的对数之间存在联系，公式如下： 　　 　　信息熵的定义与热力学熵的定义虽然不是一个东西，但是有一定的联系，熵在信息论中表示随机变量不确定度的度量。一个离散随机变量X与熵H(X ...

一.最大熵原理 最大熵的思想很朴素，即将已知事实以外的未知部分看做“等可能”的，而熵是描述“等可能”大小很合适的量化指标，熵的公式如下： \[H(p)=-\sum_{i}p_i log p_i \] 这里分布\(p\)的取值有\(i\)种情况，每种情况的概率为\(p_i\)，下图 ...

最大熵模型是指在满足约束条件的模型集合中选取熵最大的模型，即不确定性最大的模型。 最大熵原理 最大熵思想：当你要猜一个概率分布时，如果你对这个分布一无所知，那就猜熵最大的均匀分布，如果你对这个分布知道一些情况，那么，就猜满足这些情况的熵最大的分布。 算法推导 按照最大熵原理,我们应该 ...

最大熵模型预备知识 信息量：一个事件发生的概率越小，信息量越大，所以信息量应该为概率的减函数，对于相互独立的两个事有p(xy)=p(x)p(y)，对于这两个事件信息量应满足h(xy)=h(x)+h(y)，那么信息量应为对数函数： 对于一个随机变量可以以不同的概率发生 ...

1 定义 2 直观解释 信息熵用来衡量信息量的大小 若不确定性越大，则信息量越大，熵越大 若不确定性越小，则信息量越小，熵越小 比如A班对B班，胜率一个为x，另一个为1-x 则信息熵为 -(xlogx + (1-x)log(1-x)) 求导后容易证明x=1/2时取得最大，最大 ...

逻辑斯谛回归是统计学习中的经典分类方法，和最大熵模型相比，具有以下的共同点和区别： 共同点 都属于概率模型，该模型要寻找的是给定一个x，得到输出变量Y的概率分布P(Y|x)，如果是二分类，Y取值为0或1，如果是多分类，Y有K个不同的类别。 都属于对数线性模型 ...