最大熵和逻辑回归模型比较

最新推荐文章于 2024-01-25 17:07:54 发布
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博客主要引导参考知乎上的回答来了解最大熵和回归模型的比较。虽未给出具体内容，但可知聚焦于这两种模型的对比，在信息技术领域的模型研究方面有一定价值。
第六章-逻辑回归与最大熵模型
Cecilia
09-25 830
逻辑斯谛回归是统计学习中的经典分类方法，和最大熵模型相比，具有以下的共同点和区别： 共同点 都属于概率模型，该模型要寻找的是给定一个x，得到输出变量Y的概率分布P(Y|x)，如果是二分类，Y取值为0或1，如果是多分类，Y有K个不同的类别。 都属于对数线性模型，对概率分布P(Y|x)取对数，可得lnP(Y|x)=w * x关于x的线性函数。 两个模型之前的区别是Logistic回归属于判别模...
机器学习：逻辑回归与最大熵
stephon_100的博客
06-12 636
逻辑回归与最大熵模型，优化问题和算法原理
逻辑回归和最大熵的等价性证明
06-13
二分类问题选择逻辑回归（logistic regression, LR )的证明，用最大熵原理进行解释，逻辑回归和最大熵原理具有等价性，论文
逻辑回归与最大熵模型_统计学习方法_学习笔记
01-11 726
前言 逻辑回归（Logistic Regression）是一个老生常谈的分类算法，谈得越多也就越具有代表性，因为其背后蕴含着深刻的建模思想。 关于逻辑回归的一种理解思路在我的斯坦福CS229的第一篇笔记--线性回归中已经做了介绍。这种思路从广义线性模型（GLM）的角度出发进行理解：二分类问题的逻辑回归，是在假设先验分布p（y）为伯努利分布情况下（由于伯努利分布属于指数分布族），根据GLM规则对后...
六、逻辑回归与最大熵模型
lemonaha的博客
04-10 762
六逻辑回归与最大熵模型 1 逻辑回归模型 11 逻辑分布logistics regression 12二项逻辑回归模型 13模型参数估计 14多项逻辑回归 2最大熵模型 21最大熵原理 22最大熵模型的定义 23最大熵模型的学习 24极大似然估计 3模型学习的最优化算法六、逻辑回归与最大熵模型逻辑回归（logistic regression）是统计学习中的经典分类方法。最大熵是概率模型学习的一个准则
逻辑回归与最大熵模型
weiyaner的博客
06-11 800
更多机器学习方法总结请到我这个博客链接 文章目录7 逻辑回归与最大熵模型7.1 逻辑斯蒂回归（logistic regression ）7.1.0 和线性回归比较7.1.1 logistic 分布7.1.2 二项逻辑斯谛回归模型7.1.3 模型参数估计7.1.4 逻辑回归模型优缺点7.2 最大熵模型（MEM）7.2.1 最大熵原理7.2.2 最大熵模型定义7.2.3 最大熵模型的学习7.2.4 对偶函数的极大化等价于最大熵模型的极大似然估计7.3 模型学习的最优化方法7.3.1 改进的迭代尺度法（impro
精选资源
全套清华大学数据分析 统计学 系列课程 06 第六章 Logistic回归 逻辑斯的回归与最大熵模型（共54页）.pptx
09-21
1. 逻辑斯蒂回归模型： 逻辑斯蒂回归的核心是逻辑斯蒂分布，也称为Sigmoid函数。该分布以一个S形曲线描述了数据的概率分布，其分布函数和概率密度函数均具有特定的形状参数。Sigmoid函数可以将实数值映射到(0,1)之间...
logistic回归和最大熵
shouhuxianjian的专栏
09-11 901
回顾发现，李航的《统计学习方法》有些章节还没看完，为了记录，特意再水一文。0 - logistic分布如《统计学习方法》书上，设X是连续随机变量，X服从logistic分布是指X具有以下分布函数和密度函数： F(x)=P(X≤x)=11+e−(x−μ)/γF(x) = P(X \leq x)=\frac{1}{1+e^{-(x-\mu)/\gamma}} f(x)=F′(x)=e−(x−μ)/γ
机器学习算法之逻辑回归与最大熵
最新发布
Xbusiwang的博客
01-25 1102
读者后续要做的可能就是一波强行记忆了，有点狗血~接下来我们就聊聊这一块的盲区，强行解释一波，以自洽的方式初步了解，不至于让读者对某个点钻牛角尖，我个人认为有时候，在学习的过程中不是我们想要钻牛角尖，而是有些资料确实没讲明白！根据上面的推导过程其实并不难理解，我们直接关注6.22，整个就是我们最终求得的最大熵判别模型，只不过只是架起的框架，至于特征函数f的权重向量w，需要进一步的确定【直接把计算的P（y|x）回代公式，对每个w在求偏导数就ok】，我们知道一个判别模型的特征函数集合，可能有很多；
逻辑斯特回归与最大熵模型
weixin_30243533的博客
12-18 260
概述 逻辑回归(logistic regression)是统计学习中的经典分类方法。最大熵是概率模型学习的一个准则，将其推广到分类问题得到最大熵模型(maximum entropymodel)。 逻辑回归模型与最大熵模型都属于对数线性模型。 逻辑斯蒂回归模型 1、逻辑斯蒂分布 定义6.1(逻辑分布)：设X是连续随机变量，X服从逻辑斯谛分布是指X具有下列分布函数和密度函数 ...
逻辑斯蒂回归于最大熵模型笔记
02-23
此文档为阅读李航老师的统计学习法逻辑斯蒂回归于最大熵模型章节的笔记
逻辑回归和最大熵模型
weixin_33895016的博客
02-04 169
逻辑回归 因变量随着自变量变化而变化。 多重线性回归是用回归方程描述一个因变量与多个自变量的依存关系，简称多重回归，其基本形式为：Y= a + bX1+CX2+*+NXn。 二项分布即重复n次独立的伯努利试验。在每次试验中只有两种可能的结果，而且两种结果发生与否互相对立，并且相互独立，与其它各次试验结果无关，事件发生与否的概率在每一次独立试验中都保持不变，则这一系列试验总称为n重伯努利实验，当试...
逻辑斯蒂回归模型与最大熵模型
Ehco00x0的博客
03-28 3835
逻辑斯蒂回归模型 逻辑斯蒂回归是统计学习的经典分类方法. 最大熵是概率模型学习的一个准则，将其推广到分类问题得到最大熵模型 逻辑斯谛模型和最大熵模型都属于对数线性模型 逻辑斯蒂分布         分布函数：                                        F(X)= p( X          密度函数：
第六章 Logistic回归与最大熵模型
bin
01-22 506
参考资料 1.李航《统计学习方法》 2.github: https://github.com/fengdu78/lihang-code Logistic模型与最大熵模型都属于对数线性模型 是否是线性模型取决于训练的参数是否为线性 Logistic回归模型 Logistic分布 设XXX是连续的随机变量，XXX服从Logistic分布是指XXX具有下列分布函数和密度函数： F(x)=P(X≤x)=...
从逻辑回归到最大熵模型
夕小瑶科技说
07-12 538
在《逻辑回归》与《sigmoid与softmax》中，小夕讲解了逻辑回归背后藏着的东西，这些东西虽然并不是工程中实际看起来的样子，但是却可以帮助我们很透彻的理解其他更复杂的模型，以免各...
保姆级讲解｜逻辑回归（LR）与最大熵模型
weixin_41888257的博客
10-07 436
本文是笔者初学时的推导笔记，极其详细，可谓“保姆级”详细推导，看不懂的来打我好吧 ???? ???? ???? 另外，觉得前面在讲废话到可以直接跳到第三章???? ???? ???? 之前的一篇文章 交叉熵损失(Cross-entropy)和平方损失(MSE)究竟有何区别？ ，其中就涉及到逻辑回归，那么今天，我就把逻辑回归掰开了揉碎了再讲一遍 本篇公式过多，导致编辑器直接卡死好几次，来个三连一点都不过分好吧 ???? ???? ???? 为了引出逻辑回归，先从最简单的线性回归开始讲起… 一、直观理解 1.
Logistic回归与最大熵模型
shuiziliu1025的博客
08-18 1795
Logistic （逻辑斯谛）回归是统计学习中的经典分类方法。最大熵是概率模型学习的一个准则，将其推广到分类问题得到最大熵模型（maximum entropy model）。Logistic 回归与最大熵模型都属于对数线性模型。 1.逻辑斯谛分布 设 X 是连续随机变量， X 服从逻辑斯谛分布指具有下列分布函数和密度函数： 回归与最大熵模型" TITLE="Logistic 回归与最大熵模型"
机器学习之逻辑回归与最大熵模型
apk6909的博客
12-22 219
一、逻辑回归 逻辑回归是由线性回归演变过来，线性回归是将X映射到一个实数域，而逻辑回归是将X映射到一个离散集合，因为只是一个分类问题。 1、逻辑回归模型 01分类问题 对于01分类问题，在线性回归后加入一个逻辑函数，即sigmoid函数 逻辑回归是通过最大似然估计来求解参数的，一个样本01的概率分别可以如下表示： 整理下得到： 似然函数可以写...
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