逻辑斯蒂回归与最大熵模型

最新推荐文章于 2024-04-25 16:07:30 发布
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#逻辑斯蒂回归 #最大熵模型 #对偶问题

博客涉及逻辑斯蒂回归、最大熵模型及对偶问题等信息技术领域内容，虽未给出具体内容，但这些关键信息体现了其核心方向，在机器学习和算法领域有重要意义。

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逻辑斯谛回归与最大熵模型
tigerlib的博客
08-24 408
1 逻辑斯谛回归模型 逻辑斯谛回归模型是由以下条件概率分布表示的分类模型。 P(Y=k∣x)=exp⁡(wk⋅x)1+∑k=1K−1exp⁡(wk⋅x)，k=1,2,...,K−1P(Y=k|x)=\frac{\exp(w_k\cdot x)}{1+\sum_{k=1}^{K-1}\exp(w_k\cdot x)}，k=1,2,...,K-1P(Y=k∣x)=1+∑k=1K−1​exp(wk​...
统计学习方法笔记-逻辑斯谛回归与最大熵模型
u011070767的专栏
06-04 768
    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。逻辑斯谛回归模型与最大熵模型都属于对数线性模型。逻辑斯谛回归模型逻辑斯谛分布：    设X是连续随机变量，X服从逻辑斯谛分布是指X具有下列的分布函数和密度函数：                                式中，μ为位置参数，γ>0为形状参数    逻辑斯谛分布...
[ML] 逻辑斯谛回归与最大熵模型
YasinQiu的博客
03-14 545
知识准备 极大似然估计 极大似然估计就是给定一个训练数据集T, 寻找模型的最优参数值θ, 达到一个这样的效果: 给模型输入训练集的X, 能以最大的概率输出其正确的分类Y. 求θ的过程就是最大化似然函数L(θ)的过程. L(θ)=P(T|θ)=P(x1,...,xN|θ)=∏i=1NP(xi|θ)L(θ)=P(T|θ)=P(x1,...,xN|θ)=∏i=1NP(xi|θ)L(θ) = P...
逻辑斯谛回归与最大熵模型（Logistic Regression and Maximum Entropy Model）
夏树让的博客
04-03 848
**逻辑斯谛回归**（logistic regression）是机器学习中的经典分类方法，可用于二类或多类分类；最大熵原理是概率学习或估计的一个准则，最大熵原理认为在所有可能的概率模型的集合中，熵最大的模型是最好的模型。将其推广到分类问题得到**最大熵模型**（maximun entropy model）。 逻辑斯谛回归是最大熵模型的一个特例，只需将逻辑斯谛回归模型所隐含的模型约束条件引入到最大熵模型中即可导出逻辑斯谛回归模型。最大熵原理是概率模型学习的一种通用准则，可有效避免模型的过拟合。逻辑斯谛回归和
《统计学习方法》笔记（五）逻辑斯蒂回归与最大熵模型
05-23
### 《统计学习方法》笔记（五）逻辑斯蒂回归与最大熵模型 #### 逻辑斯蒂回归（Logistic Regression） 逻辑斯蒂回归（Logistic Regression, LR）是一种广泛应用于机器学习领域的分类算法，尽管其名称中包含“回归...
第六章 逻辑斯蒂回归与最大熵模型
weixin_46365033的博客
05-28 436
文章目录引入逻辑斯蒂回归模型二项逻辑斯蒂回归模型模型的参数估计多项逻辑斯蒂回归最大熵模型最大熵原理最大熵模型的定义最大熵模型的学习 引入 逻辑斯蒂回归是统计学习中经典的分类方法。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。 两者都属于对数线性模型。 逻辑斯蒂回归模型 定义6.1（logistic分布）设XXX是连续随机变量，XXX服从logistic分布指的是其具有以下分布函数和密度函数：F(x)=P(X≤x)=11+e−(x−μ/γ)F(x)=P(X\le x)=\frac{1}{1
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
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，常用于表示概率。例如...
逻辑斯蒂回归于最大熵模型笔记
02-23
逻辑斯蒂回归于最大熵模型笔记 逻辑斯蒂回归模型是机器学习中的一种常用模型，广泛应用于分类问题。逻辑斯蒂回归模型可以将线性模型转化为概率，用于预测事件的发生概率。在机器学习中，逻辑斯蒂回归模型是一种基本...
统计学习方法 逻辑斯蒂回归与最大熵模型
airhaohan 的博客
11-02 440
统计学习方法 逻辑斯蒂回归与最大熵模型的相关内容
机器学习-逻辑斯蒂回归与最大熵模型
YChanging的博客
04-09 500
逻辑斯蒂回归模型： 一个事件的几率（odds）：是指该事件发生的概率与该事件不发生的概率的比值。如果事件发生的概率是p，那么该事件发生的几率是p/(1-p),该事件的对数几率（log odds）或logit函数是：logit（p）=log（p/(1-p)）=wx。 在逻辑斯蒂回归模型中，输出y=1的对数几率是输入x的线性函数。 通过逻辑斯蒂回归模型可以将线性函数w*x转换为概率，这时线...
统计学习方法-逻辑斯谛回归与最大熵模型
qq_42794545的博客
10-27 659
目录 一、逻辑斯谛回归模型 二、最大熵模型 三、模型学习的最优化算法 总结 逻辑斯谛回归（logistic regression）是统计学习方法中的经典分类方法。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）。逻辑斯谛回归模型与最大熵模型都属于对数线性模型。 一、逻辑斯谛回归模型 1.逻辑斯谛分布 2.二项逻辑斯谛回归模型 二项逻辑斯谛回归模型是一种分类模型，由条件概率分布P（Y|X）表示，形式为参数化的逻辑斯...
机器学习算法——逻辑斯谛回归模型&最大熵模型
小简铺子
05-17 1629
1前言 本篇博客主要记录两个分类模型(逻辑斯谛回归模型和最大熵模型)原理及模型的代码实现，将这两个模型放一块的原因是这两个模型都是对数线性模型，都是由条件概率分布表示P(Y|X). 这两种机器学习的算法的实例都是基于Titanic数据集,关于数据集的特征工程部分就不具体介绍，笔者在其他博文中已经详细描述了,此篇博客将直接使用已经经过特征工程处理后的数据集进行模型训练。 2逻辑斯谛回归模型 ...
第六节--逻辑斯谛回归与最大熵模型
V_lq6h的博客
04-24 471
第六节–逻辑斯谛回归与最大熵模型 逻辑斯谛回归(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 entropy model).逻辑斯谛回归模型与最大熵模型都属于对数线性模型 一.逻辑斯谛回归模型 1.逻辑斯谛分布 首先介绍逻辑斯谛分布(logistic distribution) 逻辑斯谛分布：设...
《统计学习方法》——第六章 逻辑斯谛回归与最大熵模型
最新发布
weixin_46034279的博客
04-25 2312
本文只要记录一些书中的一些小知识点，挑一些本人认为重要的地方进行总结。各位道友！道长(zhǎng) 道长(chǎng)假设满足所有约束条件的模型集合为CP∈P1∣EPfiEPfiCP∈P1∣EP​fi​EP​fi​)}定义在条件概率分布PY∣XP(Y|X)PY∣X上的条件熵为(如无说明，一般log都是ln)HP−∑xyPxPy∣xlog⁡Py∣xHP−xy∑​PxPy。
统计学习方法学习笔记5—— 逻辑斯谛回归与最大熵模型
qq_24819773的博客
06-01 487
目录 1.概述 2.逻辑斯谛回归模型 2.1.逻辑斯谛分布 2.2.1.二线逻辑斯谛回归模型的条件概率分布 2.3.多项逻辑斯谛回归 2.3.1.多项逻辑斯谛回归模型 2.3.2.二元推广 2.4.对数线性模型 2.5.模型参数估计 3.最大熵模型 3.1.信息论相关的概念 3.1.1.信息量 3.1.2.信息和概率的关系 3.1.3.概率 3.1.4.熵 3.1....
统计学习笔记6—逻辑斯谛回归与最大熵模型
DMU_lzq1996的博客
09-24 557
第六章 逻辑斯谛回归与最大熵模型 6.1 逻辑斯谛回归模型 6.1.1 逻辑斯谛分布 6.1.2 二项逻辑斯谛回归模型 模型定义： 将b加入到内积中： 几率定义：该事件发生的概率与不发生的概率的比值。 则逻辑斯谛回归的几率为： 6.1.3 模型参数估计 模型参数w估计：极大似然估计 求解过程： 6.1.4 多项逻辑斯谛回归 6.2 最大熵模型 6.2.1最大熵原理 鸡蛋篮子原理：在信...
统计学习方法 --- 逻辑斯谛回归与最大熵模型
761527200_leili的博客
09-08 407
一.逻辑斯谛回归模型 1.逻辑斯谛分布函数（logistic distribution）: u为位置参数，y>0为形状参数---------->u控制下图对称中心点的X坐标值，y控制在中心附近增长速度的快慢。例如u=1，y=2的函数图像为红色曲线所示 F(X)=P（X<=x）=11+e−(x−u)/yF(X)=P（X<=x）=\frac{1}{1+e^{-...
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