指数族分布与最大熵

最新推荐文章于 2025-11-30 16:31:13 发布
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#bert #算法

本文详细介绍了最大熵模型在机器学习中的应用，重点讲解了最大熵模型的概念、原理及其实现过程，同时探讨了其在文本分类和信息检索等领域的关键作用。
机器学习笔记之指数族分布——最大熵角度观察指数族分布(二)最大熵定理与指数族分布的关系
静静的学习就好
08-10 1436
上一节介绍了熵的基本概念以及最大熵思想，本节将介绍最大熵原理与指数族分布的关联关系。
机器学习笔记之指数族分布——最大熵原理与softmax激活函数的关系
静静的学习就好
08-12 892
上一节介绍了最大熵原理与指数族分布之间的关系，即给定基于样本作为约束条件的情况下，熵最大的概率分布是指数族分布。本节将介绍最大熵原理与softmax函数之间的关联关系
指数族分布和最大熵模型
prupcognition的博客
03-04 943
最大熵原理是概率模型学习的一个准则. 最大熵原理认为,学习概率模型时,在所有可能的概率模型(分布)中,熵最大的模型是最好的模型 信息量公式 I(x)=log⁡1p(x)=−log⁡p(x)I(x)=\log\frac{1}{p(x)}=-\log p(x)I(x)=logp(x)1​=−logp(x) 信息熵是信息量的期望 H(x)=E[I(x)]=−∑p(x)log⁡p(x)H(x)=E[I(x...
熵相似_概率图简要模型笔记（二）马尔可夫随机场与KL散度、最大熵、指数族分布、高斯分布、极大似然分布...
weixin_39875805的博客
11-22 327
这一篇文章主要是想捋一捋KL散度、最大熵、指数族分布这些东西之间的关系，这是一些非常基本的知识点，刚入门机器学习的时候，傻傻分不清楚，现在回过头来看，其实很多东西都可以串起来，不得不感叹数学真是一个很奇妙的东西。参考资料还是昨天发的视频链接以及结合我研一上的姜峰老师的计算机视觉这门课。马尔可夫随机场马尔随机场就是无向图模型，对于无向图而言，它比有向图简单。直观上来说它应该比有向图更简单，而且它应该...
最大熵
lc619501119的博客
12-03 1571
最大熵 最大熵方法通常描述为：从所有符合已知知识的分布中选择信息熵最大的分布 主要内容： boltzmann distribution maxmium entropy principle constraint rule large deviation boltzmann distribution 考虑一个集合，有N个粒子，每一个粒子的状态都包含三维的位置信息和动量信息，也许还
机器学习笔记之指数族分布——最大熵角度观察指数族分布(一)最大熵思想
静静的学习就好
08-09 1373
上一节介绍了指数族分布的通式以及共轭性质，本节将通过代码示例共轭性质，并介绍最大熵思想。
机器学习笔记之指数族分布——指数族分布介绍
静静的学习就好
08-08 3670
本节及后续小节将从指数族分布 → 熵、最大熵原理 → sigmoid,softmax函数的思路进行介绍。
指数族或“最大熵”族的统计特性
指数族涵盖了各种不同的统计模型，如Zipf、二项式、正态、狄利克雷、伽马和泊松分布，以及线性回归模型等。这些模型之所以具有诸多“优良”特性，是因为指数族拥有充分统计量，这是统计理论和实践中的核心概念。我们...
指数族分布(3)——最大熵角度
方悔读书迟
04-22 2147
最大熵的角度理解指数分布族： 最大熵原理认为，学习概率模型时，在所有的概率模型中，熵最大的模型是最好的模型。指数族分布满足最大熵原理，在满足约束条件下，如果没有更多的信息，则那些不确定的部分概率相等时熵最大。 也就是说在满足已知事实(约束)的情况下指数族分布的熵最大。(离散型) ...
机器学习——指数族分布
weixin_41048383的博客
10-19 1377
文章目录背景高斯分布的指数族形式对数配分函数A(η)A(\eta)A(η)与充分统计量ϕ(x)\phi(x)ϕ(x)的关系极大似然估计与充分统计量从最大熵角度看指数族分布参考资料 背景 指数族分布的概率密度函数PDF或概率质量函数PMF的通用表达式框架为： P(x∣η)=h(x)exp⁡(ηTϕ(x)−A(η)) P(x|\eta)=h(x)\exp(\eta^T\phi(x)-A(\eta)) ...
指数分布族
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我们都知道logistic回归，softmax回归，线性回归，他们看上去不一样但是他们都属于广义线性模型【Generalized Linear Mode】。这篇博客就来介绍他们。要介绍广义线性模型前，首先介绍指数分布族。 一、指数分布族【The exponential family】 指数分布族具有如下形式： 下面是对指数分布族的一些理解： 下面列出怎么求解参数 二、最大熵的...
机器学习-白板推导-系列（八）笔记：指数族分布/充分统计量/对数配分函数/最大熵
我是一只小嵩鼠
01-31 2880
本博客为（系列八）的笔记，对应的视频是：【(系列八) 指数族分布1-背景】、【(系列八) 指数族分布2-背景续】、【(系列八) 指数族分布3-高斯分布的指数族形式】、【(系列八) 指数族分布4-对数配分函数与充分统计量】、【(系列八) 指数族分布5-极大似然估计与充分统计量】、【(系列八) 指数族分布6-最大熵角度(1)】、【(系列八) 指数族分布7-最大熵角度(2)】。
最大熵与逻辑回归的等价性
linluyisb的专栏
01-31 1万+
一：前言 大概了解过逻辑回归与最大熵模型有些关系，但是一直没有理清楚。这次稍微深入理解了一下。逻辑回归是最大熵对应类别为两类时的特殊情况，也就是当逻辑回归类别扩展到多类别时，就是最大熵。下面会详细的进行证明。 本文只是一个copy版本，内容源自： 首先我们引入一些符号。假定输入是一个n维空间的实数向量。（考虑到公式在这里展示不好看，以图片的格式呈现）
最大熵和概率分布
weixin_42566547的博客
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概率论 我们需要描述一组数据时候，本质上需要描述每一个点。但是如果我们可以用分布去表示这些数据，就只需要均值或者方差分布参数，大大节省了存储空间。 离散型随机分布 伯努利分布：一次实验，结果只有两种结果。p(k)=pk(1−p)(1−k),k∈{0,1}p(k)=p^k(1-p)^{(1-k)}, k\in\{0, 1\}p(k)=pk(1−p)(1−k),k∈{0,1} ，期望：ppp，方差：p...
最大熵模型总结
weixin_30323631的博客
09-21 401
最大熵模型总结 声明：引用请注明出处http://blog.youkuaiyun.com/lg1259156776/ 摘要 本文对最大熵模型进行了系统性的学习和总结，从不同的角度来解读熵的概念以及最大熵的内涵。对最大熵的具体应用进行了梳理，并介绍了与最大熵相关的一些概念，最后通过一个简单的demo来对最大熵模型进行直观的认识...
机器学习5 指数族分布与logistic分布
skmygdrs的专栏
08-02 2722
P(x|y=1,η1)=b1(x)e(η1TT1(x)−a1(η1))P(x|y = 1,{\eta _1}) = {b_1}(x){e^{({\eta _1}^T{T_1}(x) - {a_1}({\eta _1}))}} p(x|y=0,η0)=b0(x)e(η0TT0(x)−a0(η0))p(x|y = 0,{\eta _0}) = {b_0}(x){e^{({\eta _0}^T{T_0}
MIT自然语言处理第五讲：最大熵和对数线性模型
GarfieldEr007的专栏
03-10 2430
MIT自然语言处理第五讲：最大熵和对数线性模型（第一部分） 自然语言处理：最大熵和对数线性模型 Natural Language Processing: Maximum Entropy and Log-linear Models  作者：Regina Barzilay（MIT,EECS Department, October 1, 2004) 译者：我爱自然语言处理
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一个人知道自己为什么而活，他就能够接收任何一种生活
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注意到：灯泡状态周期是6。
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