最大熵学习笔记（五）最优化算法

最新推荐文章于 2022-08-09 20:16:36 发布
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分类专栏： 机器学习 文章标签： 最大熵模型 最优化算法
【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 1379
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
《统计学习方法》算法学习笔记五 之 逻辑斯谛回归与最大熵模型
yly_3026925713的博客
01-08 269
逻辑斯谛回归与最大熵模型 总述 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。逻辑斯谛回归与最大熵模型都属于对数模型。 逻辑斯谛回归模型 ...
机器学习算法之--最大熵模型总结
qq_39751437的博客
02-20 2748
一、最大熵原理 最大熵模型可由最大熵原理推出，最大熵原理是概率模型学习的一个准则。最大熵原理认为在满足已有事实的所有可能的概率模型中，熵最大的模型是最好的模型。 |X|是X的取值个数，上式表明当且仅当X的分布是均匀分布时右边的等号成立，当X服从均匀分布时，熵最大。 二、最大熵模型定义 两个步骤 找出满足已有约束条件的概率模型 从中寻找熵最大的模型 给定数据集，考虑模型满足的条件，可以确定联合...
最大熵学习笔记（一）预备知识
chaoshengmingyue的博客
10-20 751
最大熵模型
最大熵学习笔记（零）目录和引言
weixin_30924087的博客
05-22 440
生活中我们经常听到人们说“不要把鸡蛋放到一个篮子里”，这样可以降低风险。深究一下，这是为什么呢？其实，这里边包含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，重点给出其中所涉及数学公式的理解和详细推导。 相关链接 最大熵学习笔记（零）目录...
最大熵学习笔记（三）最大熵模型
weixin_34292402的博客
11-09 151
  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...
图像熵计算
热门推荐
飞信天下专栏
11-04 3万+
1.信息熵：     利用信息论中信息熵概念，求出任意一个离散信源的熵（平均自信息量）。自信息是一个随机变量,它是指某一信源发出某一消息所含有的信息量。一条信息的信息量和它的不确定性有着直接的关系。所发出的消息不同，它们所含有的信息量也就不同。任何一个消息的自信息量都代表不了信源所包含的平均自信息量。不能作为整个信源的信息测度，因此定义自信息量的数学期望为信源的平均自信息量：
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 1222
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。
逻辑斯蒂模型与最大熵模型学习笔记
haiyang12138的博客
12-15 334
逻辑斯蒂模型和最大熵模型 1 逻辑斯蒂模型 逻辑斯蒂分布：设X是连续随机变量，X服从逻辑斯蒂分布是指X具有以下分布函数和密度函数： μ为位置参数，γ>0为形状参数。 逻辑斯蒂分布的密度函数与分布函数图像 逻辑斯蒂回归模型源自于逻辑斯蒂分布，其分布函数F(x)是S型函数可用于二项或多类分类。 二项逻辑斯蒂回归模型：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蒂分布，其条件概率分布为： 对于给定的输入x，可以求得P(Y=1|x)与P(Y=0|x)，比较两个条件概率值的大小，
最大熵模型与学习算法（附加拉格朗日对偶性详解）
nstarLDS的博客
04-12 1069
这是在自然语言处理中常用到的模型，熵代表信息的混乱程度。最大熵模型就是要在满足约束条件的模型集合中选择熵最大的模型，为什么要选择熵最大的模型呢？因为在不清楚真实数据分布的情况下，我们只能假设数据的分布是平均的，而概率越平均分布的模型的预测结果，它的熵就越大。个人认为熵越大从某种程度上说也能避免过拟合。 ...
Quo的随手笔记之决策树
Coder_Quo的博客
07-04 224
决策树是一个预测模型；他代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系。树中每个节点表示某个对象，而每个分叉路径则代表的某个可能的属性值，而每个叶结点则对应从根节点到该叶节点所经历的路径所表示的对象的值。
常见的无参考图像质量评价指标汇总
lihe的博客
04-18 3万+
(一)基于空间分布的角度 1.直观的方法：直方图，看灰阶数和灰阶分辨率。 2.方差或者标准差 方差是指图像像素灰度值相对于均值的离散程度。如果方差越大，表明图像中灰度级分别越分散，图像质量也就越好。方差是最简单的评估图像质量的方法，评估图像灰度的变化，其计算公式为： 3.图像熵 图像熵是指图像的平均信息量，它从信息论的角度衡量图像中信息的多少，图像中的信息熵越大，说明图像包含的信息越多。假设图像...
最大熵模型怎么理解？熵是什么？？
weixin_41146894的博客
11-06 2842
最大熵模型怎么理解？熵是什么？？ 最大熵模型的理解！以及熵的理解！前言一、熵是什么？二、最大熵原理是什么三、最大熵模型的定义 前言 最大熵模型在机器学习里面很重要，很重要，很重要（重要的事情说三遍）！但是也比较难理解。很多人连熵代表混乱度都没法理解，所以写这篇文章，希望可以帮助你们理解！ 一、熵是什么？ 首先我们来看一个简单的列子： u1,u2,u3…为输入，v1,v2,v3…为输出。p1,p2,p3…代表u1,u2,u3…发生的概率。 易知： 这里的 I(ui）代表的是信息发生前的不确定性。很容易
最大熵原则与最大熵模型
muyuu的博客
12-26 2988
最大熵准则熵最大熵准则 首先看熵的定义 熵 熵是信息论中的概念，首先需要定义一个事件X=xX=xX=x的信息量，要求满足以下两个条件： 越不可能发生的事情，信息越大 几个独立事件同时发生的信息量=每一个事件的信息量之和 个满足以上两个条件的且最为简单的函数就是对数函数了，s.t. I(x)=−logP(x)I(x) = -logP(x)I(x)=−logP(x) Proof： P(x)P(x)P(x)越大，I(x)=−logP(x)I(x) = -logP(x)I(x)=−logP(x)越小 I(x1,
信息论模型-熵问题和互信量
winycg的博客
12-10 1141
熵(entropy)的定义： （1）离散熵。 离散型随机变量XXX,XXX的熵为H(X)=−∑xP(x)log⁡(P(x))H(X)=-\sum_{x}P(x)\log(P(x))H(X)=−x∑​P(x)log(P(x)) 熵的意义在于衡量了变量的不确定性。熵越大，不确定性越大，包含的信息量越大。太阳从东边出来的可能性为1，从西边为0，此时的熵为1∗log⁡(11)+0∗log⁡(10)=01*...
最大熵模型The Maximum Entropy：模型
皮皮blog
10-11 9417
http://blog.youkuaiyun.com/pipisorry/article/details/52789149 最大熵模型相关的基础知识 [概率论：基本概念CDF、PDF ] 熵定义为： [信息论：熵与互信息 ] [最优化方法：拉格朗日乘数法 ] [参数估计：贝叶斯思想和贝叶斯参数估计 ] [参数估计：最大似然估计MLE ] 皮皮blog 最大熵原理和思想 ...
图像阈值分割：最大熵法
Taosy
08-18 7215
    图像最大熵阈值分割的原理：使选择的阈值分割图像目标区域、背景区域两部分灰度统计的信息量为最大。     具体描述： 1. 根据信息熵定义，计算原始图像的信息熵H0，选择最大、最小灰度灰度的均值为初始阈值T0； 2. 根据T0将图像分割为G1和G2两个区域，均值分别为M1和M2，更新阈值为T2=0.5*(M1+M2)； 3. 计算G1和G2的信息熵Hd和Hb，比较Hd+Hb与H0的大...
【图像分割】自适应阈值图像分割方法（最大类间差法与最大熵法）
EnjoyTheChange的博客
04-18 6182
文章目录前言一、最大类间方差法原理二、使用步骤1.引入库2.读入数据总结 前言 最大类间方差法是由日本学者大津(Nobuyuki Otsu)于1979年提出的,是一种自适合于双峰情况的自动求取阈值的方法,又叫大津法,简称Otsu。它是按图像的灰度特性,将图像分成背景和目标2部分。背景和目标之间的类间方差越大,说明构成图像的2部分的差别越大,当部分目标错分为背景或部分背景错分为目标都会导致2部分差别变小。因此,使类间方差最大的分割意味着错分概率最小。 提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考 一、最
机器学习笔记（二十）——求解最大熵模型
chunyun0716的专栏
12-11 1963
一、问题的引出    最大熵模型的学习过程就是求解最大熵模型的过程。最大熵模型的学习可以形式化为约束最优化问题。     对于给定的训练数据集T={(x1,y1),(x2,y2),…,(xn,yn)}T=\{(x_1,y_1),(x_2,y_2),\dots,(x_n,y_n)\}及特征函数fi(x,y)，i=1,2,…,nf_i(x,y)， i=1, 2, \dots, n,最大熵模型的学习等价
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