《统计学习方法》之最大熵模型代码实现

    原理这里就不赘述了。见参考链接4
    说一些自己学习时困惑的地方，如果有不对的地方，还望各位评论指正。
    下面从w的求解开始说起，下面是模型的对数似然函数：
$$\Psi (w)=\sum _{x,y}\tilde{P}(x,y)\sum _{i=1}^n{w}_i{f}_i(x,y)-\sum _x\tilde{P}(x)log{Z}_w(x)$$

困惑1：怎么表示式子中特征函数的$f$?

    书上说特征函数可描述输入x和输出y之间的某一事实，我预想的是构造一个特征函数列表，列表中每一个元素都是一个形如$f(x,y)$的函数，例如我构造一个特征函数为x的第一个字母为大写y为1，则在列表中加入一个函数lambda x,y : x[0].isupper() and y == 1，每次需要计算${\sum }_{i=1}^n{w}_i{f}_i(x,y)$时，遍