原文:一步一步理解最大熵模型

.熵与最大熵原理 熵是随机变量不确定性的度量,不确定性越大,熵值就越大 若随机变量退化成定值,熵为 。均匀分布是 最不确定 的分布 假设离散随机变量X的概率分布为P x ,则其熵为: 联合熵和条件熵 两个随机变量的X,Y的联合分布,可以形成联合熵,用H X,Y 表示 条件熵H X Y H X,Y H Y 相对熵与互信息 设p x ,q x 是X中取值的两个概率分布,则p对q的相对熵是: 两个随机 ...

2016-09-09 20:53 1 33916 推荐指数:

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一步一步理解线段树

目录 一、概述 二、从一个例子理解线段树   创建线段树   线段树区间查询   单节点更新   区间更新 三、线段树实战 -------------------------- 一 概述 线段树,类似区间树,它在各个节点保存一条线段(数组中的一段子数组),主要用于高效解决连续区 ...

Mon Dec 02 06:30:00 CST 2013 27 92098
[转] 理解各种&&最大熵模型

把各种的好文集中一下,希望面试少受点伤,哈哈哈 1. 条件 https://zhuanlan.zhihu.com/p/26551798 我们首先知道信息是考虑该随机变量的所有可能取值,即所有可能发生事件所带来的信息量的期望。公式如下: 我们的条件的定义是:定义为X给定条件下,Y ...

Thu Apr 18 08:01:00 CST 2019 0 1280
最大熵模型

最大熵模型是指在满足约束条件的模型集合中选取最大模型,即不确定性最大模型最大熵原理 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最大的分布。 算法推导 按照最大熵原理,我们应该 ...

Tue May 14 23:09:00 CST 2019 0 463
最大熵模型

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 ...

Tue Apr 11 23:15:00 CST 2017 0 6023
一步一步MVP

一、基本的MVP模式实现 为了更好的理解MVP,我们首先实现一个基本的MVP模式,再逐步演进到一个实用的MVP模式,我们还是先来看这么一段代码。 首先定义视图View: View Code 然后定义展示器Presenter: View ...

Fri Mar 29 06:02:00 CST 2013 8 1342
一步一步理解Oracle Parallel机制(1)

先从一个案例入手,开始深入理解学习Oracle的并行机制,并以此延申到其他数据库。 1系统持续报direct path read,导致IO短时间内变化较大,经过定位为sql_id为4j4g5wsd7nbjs导致,由于该sql中并无对表 dayureport(199G ...

Fri Aug 24 19:18:00 CST 2018 0 1202
一步一步理解AdaBoosting(Adaptive Boosting)算法

最近学习《西瓜书》的集成学习之Boosting算法,看了一个很好的例子(https://zhuanlan.zhihu.com/p/27126737),为了方便以后理解,现在更详细描述一下步骤。 AdaBoosting(Adaptive Boosting)算法本质思想如下: 以最大准确率拟合第一个 ...

Tue Mar 03 01:51:00 CST 2020 1 1039
一步一步理解GB、GBDT、xgboost

  GBDT和xgboost在竞赛和工业界使用都非常频繁,能有效的应用到分类、回归、排序问题,虽然使用起来不难,但是要能完整的理解还是有一点麻烦的。本文尝试一步一步梳理GB、GBDT、xgboost,它们之间有非常紧密的联系,GBDT是以决策树(CART)为基学习器的GB算法,xgboost扩展 ...

Mon May 30 17:52:00 CST 2016 1 100281
 
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