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 ...

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 ...

把各種熵的好文集中一下，希望面試少受點傷，哈哈哈 1. 條件熵 https://zhuanlan.zhihu.com/p/26551798 我們首先知道信息熵是考慮該隨機變量的所有可能取值，即所有可能發生事件所帶來的信息量的期望。公式如下： 我們的條件熵的定義是：定義為X給定條件下，Y ...

1、似然函數 　　概率和似然的區別：概率是已知參數的條件下預測未知事情發生的概率，而似然性是已知事情發生的前提下估計模型的參數。我們通常都是將似然函數取最大值時的參數作為模型的參數。 　　那么為何要取似然函數取最大值的參數作為模型的參數？我們基於這樣的假設：對於已經發生的事情，在同樣條件 ...

Overview 統計建模方法是用來modeling隨機過程行為的。在構造模型時，通常供我們使用的是隨機過程的采樣，也就是訓練數據。這些樣本所具有的知識（較少），事實上，不能完整地反映整個隨機過程的狀態。建模的目的，就是將這些不完整的知識轉化成簡潔但准確的模型。我們可以用這個模型去預測 ...

熵的概念在統計學習與機器學習中真是很重要，熵的介紹在這里：信息熵 Information Theory 。今天的主題是最大熵模型（Maximum Entropy Model，以下簡稱MaxEnt），MaxEnt 是概率模型學習中一個准則，其思想為：在學習概率模型時，所有可能的模型中熵最大的模型 ...

1. 前言 最大熵模型(maximum entropy model， MaxEnt)也是很典型的分類算法了，它和邏輯回歸類似，都是屬於對數線性分類模型。在損失函數優化的過程中，使用了和支持向量機類似的凸優化技術。而對熵的使用，讓我們想起了決策樹算法中的ID3和C4.5算法。理解了最大熵模型 ...