最大熵模型 Maximum Entropy Model
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 ...
原文：最大熵原理（The Maximum Entropy Principle）
https: wanghuaishi.wordpress.com E B BE E A A E C E A A E B E E F E EF BC the maximum entropy principle EF BC 這個 熵 並不是指熱力學上熵的概念，而是由信息論男神克勞德 艾爾伍德 香農 Claude Elwood Shannon 在 年提出的 信息熵 ，用來描述信息的不確定程度。 信息熵公 ...
2020-05-31 20:42 0 821 推薦指數：
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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 ...
初識最大熵原理
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 ...
最大熵模型原理小結
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，對邏輯回歸 ...
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曾為培訓講師，由於涉及公司版權問題，現文章內容全部重寫，地址為https://www.cnblogs.com/nickchen121/p/11686958.html。 更新、更全的Python相關更新 ...
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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（Maximum Etropy）—— 熵，條件熵，聯合熵，相對熵，互信息及其關系，最大熵模型。。
引入1：隨機變量函數的分布 給定X的概率密度函數為fX(x), 若Y = aX, a是某正實數，求Y得概率密度函數fY(y). 解：令X的累積概率為FX(x), Y的累積概率為FY(y) ...
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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 ...