最大熵模型 作者：櫻花豬 摘要： 本文為七月算法（julyedu.com）12月機器學習第七次課在線筆記。熵，這個概念對於我們來說既熟悉又陌生，熟悉的是我們在許多領域都會碰到熵這個概念，陌生的是如果真的讓你解釋它又說不清道不明。本次課程討論了熵的概念並詳細解釋了最大熵模型。這次 ...

摘要： 　　1.信息的度量 　　2.信息不確定性的度量 內容： 1.信息的度量 　　直接給出公式，這里的N(x)是隨機變量X的取值個數，至於為什么這么表示可以考慮以下兩個事實： 　　（1）兩個獨立事件X,Y的聯合概率是可乘的，即，而X,Y同時發生的信息量應該是可加的，即，因此對概率 ...

1. 　　(1)熵的概念的引入，首先在熱力學中，用來表述熱力學第二定律。由玻爾茲曼研究得到，熱力學熵與微　　觀狀態數目的對數之間存在聯系，公式如下： 　　 　　信息熵的定義與熱力學熵的定義雖然不是一個東西，但是有一定的聯系，熵在信息論中表示隨機變量不確定度的度量。一個離散隨機變量X與熵H(X ...

一.最大熵原理 最大熵的思想很朴素，即將已知事實以外的未知部分看做“等可能”的，而熵是描述“等可能”大小很合適的量化指標，熵的公式如下： \[H(p)=-\sum_{i}p_i log p_i \] 這里分布\(p\)的取值有\(i\)種情況，每種情況的概率為\(p_i\)，下圖 ...

最大熵模型是指在滿足約束條件的模型集合中選取熵最大的模型，即不確定性最大的模型。 最大熵原理 最大熵思想：當你要猜一個概率分布時，如果你對這個分布一無所知，那就猜熵最大的均勻分布，如果你對這個分布知道一些情況，那么，就猜滿足這些情況的熵最大的分布。 算法推導 按照最大熵原理,我們應該 ...

最大熵模型預備知識 信息量：一個事件發生的概率越小，信息量越大，所以信息量應該為概率的減函數，對於相互獨立的兩個事有p(xy)=p(x)p(y)，對於這兩個事件信息量應滿足h(xy)=h(x)+h(y)，那么信息量應為對數函數： 對於一個隨機變量可以以不同的概率發生 ...

1 定義 2 直觀解釋 信息熵用來衡量信息量的大小 若不確定性越大，則信息量越大，熵越大 若不確定性越小，則信息量越小，熵越小 比如A班對B班，勝率一個為x，另一個為1-x 則信息熵為 -(xlogx + (1-x)log(1-x)) 求導后容易證明x=1/2時取得最大，最大 ...

邏輯斯諦回歸是統計學習中的經典分類方法，和最大熵模型相比，具有以下的共同點和區別： 共同點 都屬於概率模型，該模型要尋找的是給定一個x，得到輸出變量Y的概率分布P(Y|x)，如果是二分類，Y取值為0或1，如果是多分類，Y有K個不同的類別。 都屬於對數線性模型 ...