机器学习三 基于最大熵模型实现对mnist数据集的分类

最新推荐文章于 2025-12-20 22:14:21 发布
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本文介绍了如何运用最大熵模型对MNIST数据集进行分类。首先，详细解析了最大熵模型的原理，然后通过拉格朗日乘子法计算概率分布。接着，文章展示了数据预处理步骤，包括数据归一化和标签二值化。最后，详述了最大熵模型的训练过程，包括参数初始化、训练集统计、创建查询字典以及计算期望值。

原理分析：

代码分析：

最大熵

利用拉格朗日乘子法将最大熵模型由一个带约束的最优化问题转化为一个与之等价的无约束的最优化问题。利用对偶问题的等价性,将原始问题转换为一个max min问题。
  • 可以利用拉格朗日乘子法获取p。
  • 首先计算拉格朗日函数L对p(y|x)的偏导数
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