信息熵，不確定度的描述，熵增加，不確定度增加，熵減小，不確定度減小。 離散型隨機變量的信息熵 考慮一個一維的離散的隨機變量X（此處不考慮擴展到多維的情況），可以取離散的值,對應的概率分別為則離散型隨機變量的信息熵為： 連續型隨機變量的信息熵 考慮一個一維的連續型的隨機變量X ...

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 ...

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 ...

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 ...

熵的概念：熵是描述一個系統的混亂程度的度量，最基礎的定義是： $S={{k}_{b}}\ln \Omega $ kb是熱力統計學里的波爾茨曼常量，單位 焦耳/K，為了簡便，在信息學里直接取值1 J/K。 $S=\sum\limits_{k}{{{S}_{k}}}=-\sum\limits_ ...

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 ...

一、概述 　　在日常生活中或者科學試驗中，很多的事情發生都具有一定的隨機性，即最終產生的結果是隨機發生的，我們不清楚這些結果是否服從什么規律，我們所擁有的只有一些實驗樣本，在這種情況下，我們如何根據現擁有的東西對結果產生一個合理的推斷呢？最大熵方法就是解決這種問題的一個方法。 最大熵原理 ...

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 ...