最大熵模型的GIS优化求解

最新推荐文章于 2024-09-22 11:01:56 发布
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本文提供了对最大熵模型的深入解析，通过直观的方式帮助读者理解这一复杂概念，适合于对机器学习有兴趣的学习者。
【机器学习】最大熵模型【下】最大熵模型学习的最优化算法
LJR的博客
12-21 1428
最大熵原理 最大熵模型 entropy 熵 特征函数 信息论 概率论 概率分布 约束条件 条件熵 约束最优化问题 拉格朗日函数 对偶问题 强对偶 极大极小 对偶函数 原始问题 规范化因子 条件概率分布 极大似然估计 交叉熵 参数学习 GIS IIS 通用迭代尺度算法 改进的迭代尺度算法 牛顿法 拟牛顿法 梯度下降法 偏导数 乘子 等价 期望 经验 EM算法 A maximum entropy approach to natural language processing
【机器学习】最大熵模型【上】最大熵模型概述与约束最优化问题
LJR的博客
12-20 1088
最大熵原理 最大熵模型 entropy 熵 特征函数 信息论 概率论 概率分布 约束条件 条件熵 约束最优化问题 拉格朗日函数 对偶问题 强对偶 极大极小 对偶函数 原始问题 规范化因子 条件概率分布 极大似然估计 交叉熵 参数学习 GIS IIS 通用迭代尺度算法 改进的迭代尺度算法 牛顿法 拟牛顿法 梯度下降法 偏导数 乘子 等价 期望 经验 EM算法 A maximum entropy approach to natural language processing
最大熵模型简介【例子+推导+GIS求解】.pdf
02-07
最大熵模型简介【例子+推导+GIS求解】.pdf 最大熵模型
最大熵模型学习优化案例
weixin_47994250的博客
09-11 1057
最大熵模型 最大熵模型的学习等价于约束最优化问题： 案例： 已知有A,B,C,D,E五种可能出现的情况，已知A,B出现的概率之和是3/10，所有五个出现概率之和为1，使用最大熵模型进行优化获得这五种情况的概率分布。 该问题主要通过使用拉格朗日的对偶性，然后通过求解对偶最优化问题得到解。 所以我们有： 第一步，求解原始问题： 第二步，利用拉格朗日乘子法： 第三步：对偶问题求解： 最终结果为： 这里我们先固定w0和w1，然后对L(P,w)求偏导数，可以带入得到 后我们可以通过另这些偏导为0，解得：
最大熵学习笔记（三）最大熵模型
weixin_34292402的博客
11-09 169
  生活中我们常常听到人们说“不要把鸡蛋放到一个篮子里”，这样能够减少风险。深究一下，这是为什么呢？事实上，这里边包括了所谓的最大熵原理（The Maximum Entropy Principle）。本文为一则读书笔记，将对最大熵原理以及由此导出的最大熵模型进行介绍，重点给出当中所涉及数学公式的理解和具体推导。 相关链接 最大熵学习笔记（零）文件夹...
最大熵理论及其应用
zhxuan30的专栏
05-06 1740
一、熵 物理学概念 宏观上：热力学定律——体系的熵变等于可逆过程吸收或耗散的热量除以它的绝对温度（克劳修斯，1865） 微观上：熵是大量微观粒子的位置和速度的分布概率的函数，是描述系统中大量微观粒子的无序性的宏观参数（波尔兹曼，1872） 结论：熵是描述事物无序性的参数，熵越大则无序。 二、熵在自然界的变化规律——熵增原理 一个孤立系统的熵，自发性地趋于极大，随着熵的增
最大熵模型简介[例子+推导+GIS求解…
a little progress every day
03-24 2140
这篇文章是结合论文http://www.cqvip.com/Main/Detail.aspx?id=7707219对博文：http://www.cnblogs.com/hexinuaa/p/3353479.html加入自己的理解做了简化重写，另外本文末尾附上了最大熵模型的实现。   一个例子 我们通过一个简单的例子来了解最大熵的概念。假设现在需要做一个自动将英语到法语的翻译模型，为了方便说明，我
最大熵模型：概念、实例与GIS求解方法
求解最大熵模型一般采用GIS（Generalized Iterative Scaling）算法。GIS算法的目的是在给定约束条件下找到使熵最大的概率分布。算法的基本思想是通过迭代的方式逐步调整概率分布，直到满足所有的约束条件。在每次...
最大熵模型详解
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笼中鸟
03-17 2万+
最大熵模型学习过程 前言 在将最大熵模型之前，先学习一下准备知识。 ①拉格朗日乘子法 ②贝叶斯定理 Bayes定理用来描述两个条件概率之间的关系。若计P(A)和P(B)分别表示事件A和事件B发生的概率,P(A|B)表示事件B发生的情况下事件A发生的概率,P(A,B)表示事件A和B同时发生的概率,则有: 结合1,1，1,2可以得出贝叶斯公式： ③熵 熵是用来表示随机变量不确定性的度量。 H(x)依赖于X的分布,而与X的具体值...
最大熵模型优化：PSO算法应用研究
最新发布
weixin_34163588的博客
09-22 1622
本文还有配套的精品资源，点击获取 简介：本研究项目专注于最大熵模型的优化方法，采用粒子群优化（PSO）算法来动态确定阈值，以提升模型在信息处理中的性能。最大熵模型旨在找到概率分布，确保在满足先验条件时熵最大。PSO算法通过模拟群体智能进行全局搜索，寻找最优解。熵作为信息不确定性的度量，在本研究中被用作优化目标。通过PSO优化的熵最大化可以提高模型的准确性和稳定性，适用于各种...
最大熵模型及其应用
06-27
最大熵模型及其应用 最大熵模型及其应用 最大熵模型及其应用 代码+说明文档
ArcGIS性能优化建议
05-17
根据实际项目应用里部署的ArcGIS平台运行状态提出性能优化的技术方案，包括数据库资源优化、配图优化、ArcGIS Server出图优化等，按此方案优化后效果明显。
空间优化的GIS实践和应用
08-21
著名教授的学术报告《空间优化的GIS实践和应用》
matlab自写最大熵程序
04-08
matlab自写最大熵程序，目前有一个问题，就是初值的确定。希望和大家交流，能完善。
最大熵模型讲解PPT，很详细
12-24
老板从清华大学搞来的他们项目团队讲解最大上模型的ppt，内容很生动，也蛮详细的。内容包括最大熵模型的提出和相关模型推导、特征提取问题。
最大熵模型及GIS算法
专栏
08-11 357
最大熵模型代码
最大熵模型与GIS ，IIS算法
Demon-初来驾到
02-12 1万+
最大熵模型与GIS ，IIS算法前言在学习最大熵模型时，令我最大的困惑点在于它一些公式的物理含义是什么！但发现，它在概率模型当中，除了一个最宏观的假设【无知信息最大熵】之外，没有发现任何有趣的现象。但更加神奇的一点在于，它的【特征函数】在某些特定的取值情况下，能够回归到逻辑斯蒂回归模型的一般表现形式上，这无形之中让我对最大熵的解产生了无比的好奇，似乎又能联系到一些什么。学习提醒本文重点在于自己对公式
最大熵模型
langzhining的博客
07-12 121
1. 极大似然估计在机器学习中的应用 在有监督学习中要求的是标签下的条件概率，极大似然学习的是概率分布PP，可把PP看作是条件概率，使用极大似然，得到概率模型 应用模型：最大熵模型 在无监督学习中，标签不知道，只能在推导中使用极大似然估计的过程 应用：EM算法（GMM模型） 2. 熵 熵是平均不确定性的独立，函数到值的映射（泛函） 1. 平均互信息量（衡量确定性）：I(X,Y)=H
最大熵模型原理小结
weixin_30216561的博客
04-05 632
　最大熵模型(maximum entropy model， MaxEnt)也是很典型的分类算法了，它和逻辑回归类似，都是属于对数线性分类模型。在损失函数优化的过程中，使用了和支持向量机类似的凸优化技术。而对熵的使用，让我们想起了决策树算法中的ID3和C4.5算法。理解了最大熵模型，对逻辑回归，支持向量机以及决策树算法都会加深理解。本文就对最大熵模型的原理做一个小结。 1. 熵和条件熵的回顾 　...
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