［机器学习笔记］最大熵模型

人工智能与数据挖掘分析
最新推荐文章于 2025-06-27 17:26:14 发布
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#人工智能 #数据分析 #数据挖掘 #机器学习

博客围绕人工智能、数据分析和数据挖掘展开，虽未给出具体内容，但可知聚焦信息技术领域中这些热门方向，涉及数据处理、挖掘及智能算法应用等关键信息。
【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 1426
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
机器学习笔记-最大熵模型
weixin_54814385的博客
03-26 1680
最大熵   在学习最大熵模型前，我们需要知道熵是什么，在前面决策树那一节，我们介绍了决策树在选择特征时所采用的三种策略：信息增益、信息增益比和基尼指数，其中信息增益和信息增益比都是基于熵计算的，在那里介绍了熵是表示随机变量不确定性的度量，如果设随机变量XXX的概率分布为: P(X=xi)=pi,     i=1,2,⋯ ,nP(X=x_i)=p_i,\,\,\,\,\,i=1,2,\cdots,nP(X=xi​)=pi​,i=1,2,⋯,n 则随机变量XXX的熵定义为： H(X)=−∑i=1npilog⁡p
机器学习 笔记06：最大熵模型
S1406793的博客
11-09 1171
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，熵最大的模型就是最好的模型，通常使用模型的约束条件来确定概率模型的集合，所以最大熵原理也可以表述为在满足约束条件的模型集合中选择上最大的模型。 这里，n个约束条件； 真实分布和经验分布为： 未知的只有条件分布 p(y|x)，得到了待选模型集合 最大熵模型就是由公式(6.22)、公式(6.23)表示的条件概率分布。 想要估计逻辑回归中的条件概率分布，可以通过极大似然方法实现。那么
机器学习之最大熵模型
飞虹舞毓的博客
05-07 395
声明： 1、本文仅为学习笔记，不得商用 2、文中所引文献，已在参考资料中说明，但部分来源于网络，出处无可考究，如果文中引用了您的原创，请您私信我 3、如果内容有错误或者不准确的地方请大家指正 最大熵模型 基础知识 联合熵 拉格朗日乘子法 KL距离 对数线性模型 最大熵原理 最大熵模型 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，逻辑回归和最大熵...
机器学习之最大熵模型（Maximum Entropy Model）
deepsprings的博客
04-23 949
前言： 学习笔记，记录下对于一些问题的记录和理解，复习和加深记忆用，挖坑补坑用。 参考：李航 《统计学习方法》 0. 基本内容 最大熵原理 熵：表征信息的不确定程度(how?) H(p)=−∑xP(x)logP(x) H(p) = - \sum\limits_x P(x) logP(x) H(p)=−x∑​P(x)logP(x) 原理：在满足约束条件（如何规定？how？）的模型集合...
【机器学习】最大熵模型算法总结
fengdu78的博客
08-09 296
条件概率是机器学习模型的一种表现形式，应用这一模型，对于给定的输入X，得到各输出类的概率，选择最大概率的类为输出类，如下图：本文介绍基于条件概率分类的两种模型算法：逻辑斯蒂（logistic）回归与最大熵模型，其中，logistic回归模型和最大熵模型分别是基于最大似然函数和熵来估计模型P(y|x)。公众号已有logistic回归模型的文章介绍，本文重点分析最大熵模型算法。目录1. 最大熵模型算法...
深入机器学习系列之最大熵模型
数据猿
07-21 659
前言：“熵”最初是热力学中的一个概念，后来在信息论中引入了信息熵的概念，用来表示不确定度的度量，不确定度越大，熵值越大。极限情况，当一个随机变量均匀分布时，熵值最大；完全...
机器学习笔记最大熵之NER
qq_35014150的博客
07-07 1787
调研报告 调研对象：最大熵(ME)模型应用于NER 基本思想：利用给定训练数据选择适当统计模型，使其满足所有已知事实，而对未知事实不做任何假设。 基于Maximum Entropy是基于对已知的条件进行建模，因此需要给定模型约束条件，在这里有约束条件p(f)=p~(f)，p~(f)为x在训练样本中的经验分布，约束这一期望值和训练样本中f的期望相同。最大熵原理呈现给我们的是一个约束优化问题，由
机器学习笔记_ 最大熵模型
LandscapeMi
11-25 1613
熵的概念 引例： 如果随机变量x的可能取值为 X=x1,x2,...,xkX={x_1,x_2,...,x_k}。若用n位的y: y1,⋯,yn(每个y有c种取值)y_1,\cdots, y_n(每个y有c种取值)表示，则n的取值期望。∑i=1kp(x=xi)log1p(x=xi)logc\sum\limits_{i=1}^{k}p(x=x_i) \frac {log\frac{1}{p(x=x
机器学习笔记3
最新发布
sunshine_swai的博客
06-27 737
本系列覆盖西瓜书第1-16章核心内容，重点章节配视频讲解（扫码直达B站课程）。L1正则化/树特征重要性。NAS神经网络架构搜索。Embedded方法。贝叶斯优化/遗传算法。
《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...
统计学习方法(李航) 第六章(2) 最大熵模型(二)
qq_62954485的博客
05-03 620
本节我们详细探讨了最大熵原理及其在建模条件概率分布PY∣XP(Y|X)PY∣X中的应用——最大熵模型在满足已知约束（特征期望匹配经验期望）的前提下，选择熵最大的模型度量不确定性。均匀分布熵最大（无约束），正态分布熵最大（给定均值方差）推导得出Pwy∣x1Zwxexp⁡∑i1nwifixyPw​y∣xZw​x1​exp∑i1n​wi​fi​xy，其中ZwxZ_w(x)Zw​x。
［机器学习笔记］回归
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12-14 1万+
为了更好的理解机器学习中回归算法，将回归算法的数学推论做了推导，主要参考了斯坦福大学吴恩达和小象学院邹博的课件，以及李航的统计学习方法。水平所限若有所疏漏，敬请指出。
［机器学习笔记］机器学习基本概念总结
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12-27 1477
机器学习基本概念的总结
［机器学习笔记］支持向量机(上)
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12-22 1279
支持向量机是一种二分类模型，它的最基本模型是定义在特征空间上间隔最大的线性分类器。支持向量机分为线性可分支持向量机，线性支持向量机和非线性支持向量机。
［机器学习笔记］HMM
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01-10 1264
隐马尔可夫模型(HMM)是关于时序的概率模型，描述由一个隐藏的马尔可夫链随机生成不可观测的状态随机序列，再由各个状态生成一个观测而产生观测随机序列的过程。HMM的实际问题主要包含概率计算问题，学习问题和预测问题。
［机器学习笔记］xgboost
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01-09 1133
xgboost是数据挖掘比赛中神器，本文是对xgboost理论部分数学推导的笔记，最后还转载了知乎上对GBDT和xgboost异同的分析。
［机器学习笔记］EM算法
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01-07 989
EM算法是一种迭代算法，用于含有隐变量的概率模型参数的极大似然估计或极大后验概率估计。EM算法分为求期望的E步和求极大的M步，所以这一算法称之为期望极大算法。
［机器学习笔记］朴素贝叶斯
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12-16 835
朴素贝叶斯是经典的机器学习分类算法，为了更好的理解朴素贝叶斯方法，在这里对数学公式进行了推导，同时对常用的参数估计方法也作了说明。水平有限，有所疏漏敬请指出。
清华大学大数据机器学习课程详细笔记
本课件笔记系列涵盖了大数据机器学习的多个核心概念和算法，下面将详细解释这些知识点。 首先，大数据机器学习概述是对整个课程内容的基本介绍，包括机器学习的定义、历史、发展、应用领域、以及未来趋势等。这为...
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