机器学习-统计学习方法第二版学习笔记-第六章 逻辑斯蒂模型及最大熵模型

最新推荐文章于 2025-12-15 17:02:56 发布
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#机器学习

博客主要提及了最大熵模型，最大熵模型是机器学习领域的重要内容。

最大熵模型

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最大熵模型实现文本分类
littlely_ll的博客
01-17 3269
最大熵模型的理论部分可以参考李航的《统计学习方法》或皮果提的最大熵学习笔记，本次使用的训练算法为GIS（Generalized Iterative Scaling），这个Python代码主要是作为理解最大熵模型而用。 # -*- coding: utf-8 -*- from collections import defaultdict import math class MaxEnt(o
《统计学习方法：李航》笔记 从原理到实现（基于python）-- 第6章 逻辑斯谛回归与最大熵模型（1）6.1 逻辑斯谛回归模型
weixin_42046845的博客
02-02 1603
《统计学习方法：李航》笔记 从原理到实现（基于python）-- 第6章 逻辑斯谛回归与最大熵模型（1）6.1 逻辑斯谛回归模型
电信保温杯笔记——《统计学习方法（第二版）——李航》第6章 逻辑斯谛回归与最大熵模型
sinat_39448069的博客
02-23 968
《统计学习方法（第二版）——李航》第6章 逻辑斯谛回归与最大熵模型 笔记) # 论文 [《统计学习方法（第二版）——李航》 笔记](https://blog.youkuaiyun.com/sinat_39448069/article/details/122519573) 逻辑斯谛回归论文： 最大熵模型论文：《A maximum entropy approach to natural language processing》 IIS论文： 《The improved iterative scaling algorith
《统计学习方法(第二版)》学习笔记 第一章 统计学习及监督学习概论
忆殇D.Rose的博客
07-06 725
文章目录第一章 统计学习及监督学习概论1. 回归 _vs_ 分类 _vs_ 标注2.数据的独立同分布假设3. 极大似然估计3.1 概念理解3.2 极大似然函数4. 生成模型 _vs_ 判别模型5. 核方法6. 正则化7.交叉验证 第一章 统计学习及监督学习概论 第一章作为开篇，其实是导论性质的一章，大部分内容也都是老生常谈，不过还是有一些概念我觉得挺有意思的，值得记录总结一下。不积跬步无以至千里...
李航《统计学习方法》第二版学习笔记汇总（包括理论和技术部分，持续更新ing...）
城序猿
10-28 2316
目录[第一章 统计学习及监督学习概论](https://blog.youkuaiyun.com/promisejia/article/details/78701736) 第一章 统计学习及监督学习概论
《机器学习方法（第三版）—— 李航》学习笔记（四）
HitStuHan的博客
07-25 2469
《机器学习方法（第三版）—— 李航》学习笔记（四）
阅读笔记--统计学习方法 (第一版 李航)
HAH--M的博客
05-04 1958
第一章：统计学习方法概述 1.5 正则化和交叉验证 1.8 精确率 (P)(P)(P) / 召回率 (R)(R)(R) / F1值 举例子说明: 解释一： 假设一共有10篇文章，里面4篇是你要找的。根据你某个算法，你认为其中有5篇是你要找的，但是实际上在这5篇里面，只有3篇是真正你要找的。那么你的这个算法的precision是3/5=60%，也就是，你找的这5篇，有3篇是真正对的这个算法的r...
机器学习（ML）和大型语言模型（LLMs）学习路线图
2301_82275412的博客
12-04 1088
学生应该在微积分、统计学、计量经济学、基本经济理论和任何高级语言（最好是Python）的编程经验方面有扎实的基础。有助于理解优化问题，这是许多机器学习算法的核心，特别是在梯度下降和神经网络。对于理解概率分布、假设检验和推理至关重要，这些是大多数机器学习模型的基础。如果您有兴趣将机器学习技术应用于经济或金融数据，特别有用，因为它提供了分析关系和从数据中得出结论的技能。对于理解影响金融模型的潜在因素非常重要，有助于创建预测性或规范性模型。实现算法和模型需要编程经验，
《统计学习方法》-读书笔记汇总贴（汇总27/27）
scu-liu的博客
01-09 1248
文章主要用来记录学习李航老师《统计学习方法（第二版）》的学习笔记，主要根据课本内容来，初步打算先把附录的一些知识点整理了，然后按章节整理内容，希望能互相学习，共同提高！ 目录（…暂定） 统计学习方法读书笔记（一）-绪论（待更新） 统计学习方法读书笔记（二）-统计学习及监督学习概述（待更新） ⋮\vdots⋮ ...
清华出品 机器学习技术课程 统计学习方法第二版系列课程 第6章 Logistic回归与最大熵模型 共75页.pptx
05-03
【Logistic回归与最大熵模型】是机器学习中两种重要的分类方法，它们在处理二分类或多分类问题时具有广泛的应用。Logistic回归是基于广义线性模型的一种方法，其特点是输出连续值，但经过Sigmoid函数转换后，输出值...
基于统计机器学习(最大熵模型马尔科夫模型条件随机场)和深度学习LSTM-CRF的中文分词python源码+详细注释及数据.zip
11-02
基于统计机器学习(最大熵模型马尔科夫模型条件随机场)和深度学习LSTM-CRF的中文分词python源码+详细注释及数据基于统计机器学习(最大熵模型马尔科夫模型条件随机场)和深度学习LSTM-CRF的中文分词python源码+详细注释...
基于最大熵、马尔科夫、条件随机场等统计机器学习模型与 LSTM-CRF 深度学习模型的中文分词（BIO）研究
08-22
中文分词（BIO 标注体系）可依托两类技术路径实现，其一为统计机器学习模型，涵盖最大熵模型、马尔科夫模型与条件随机场；其二为深度学习模型，具体可采用 LSTM - CRF 架构。 在统计机器学习框架下，最大熵模型以 ...
基于最大熵、马尔科夫、条件随机场等统计机器学习模型及 LSTM-CRF 深度学习模型的中文 BIO 分词研究
08-22
本文献主要探讨了基于最大熵模型、马尔科夫模型、条件随机场（CRF）等传统统计机器学习方法以及基于长短期记忆网络（LSTM）和条件随机场（CRF）结合的深度学习方法在中文命名实体识别（BIO分词）任务中的应用和性能...
肝硬化患者肝功能分级临床预测模型：基于机器学习的多变量分析
huanghm88的专栏
12-11 202
摘要 本研究基于128例肝硬化患者的34项临床指标，采用机器学习方法构建肝功能分级预测模型。通过XGBoost、随机森林等多种算法比较，发现XGBoost模型表现最优，预测准确率达86.5%，AUC值0.89。研究确定了总胆红素、白蛋白等10个关键预测因子，为临床肝功能评估提供了新的辅助工具。该模型整合了多维临床数据，较传统Child-Pugh评分更具综合性，有助于优化肝硬化患者的个体化诊疗决策。未来需扩大样本量进行多中心验证，进一步完善模型性能。 关键词：肝硬化；肝功能分级；机器学习；预测模型；XGBoo
【技术人如何用爬虫+机器学习识别并屏蔽恶意广告】第1课：爬虫与广告反欺诈入门
weiliang_Handan的博客
12-14 747
本文介绍了广告欺诈的现状及其危害，并提出了利用网络爬虫和机器学习技术进行反欺诈的解决方案。主要内容包括：1)网络爬虫的基本原理和工作流程；2)常见广告欺诈类型及其对行业的负面影响；3)系统化的反欺诈学习路径，从数据采集、预处理到模型训练和系统部署。通过构建自动化识别系统，可有效保护广告预算、优化投放策略并提升用户体验。文章还包含了一个简单的Python爬虫示例代码，帮助读者初步了解数据采集技术。
机器学习基础（线性，逻辑回归）
lyx2870657588的博客
12-11 1493
本文介绍了两种常用的回归分析方法及其应用。线性回归部分详细讲解了模型参数、API使用方法和评估指标，通过广告投入与销售额的案例展示了模型建立、训练和预测的全过程。逻辑回归部分重点阐述了其在分类任务中的应用，包括数据预处理、模型训练和性能评估方法，以信用卡欺诈检测为例演示了分类模型的实现步骤。文章还系统介绍了混淆矩阵、精确率、召回率和F1值等模型评价指标的计算方法和适用场景，为机器学习实践提供了完整的技术参考框架。
Day37 深入理解SHAP图
最新发布
weixin_47193046的博客
12-15 547
年龄+0.02影响很小，把模型的决策分解到每个特征上。基准值 = 没有任何特征信息时的"默认"预测(相当于"0”的起点)，这个值一般就是平均值，把训练集的所有样本都输入模型，得到所有预测值取平均值，在没有关于这个特定样本的区分性信息时，最合理的猜测就是平均值。到这里你可能心想，这样是不是很类似于线性回归的特征前的系数 y=ax1+bx2+cx3，那既然如此，我直接选择用线性回归的系数作解释，那岂不是更好?三人合伙前，收入是 0，三人合伙后，收入是 100万，要分配的"蛋糕"就是 100万-0=100 万。
机器学习进阶＜10＞分类器集成：集成学习算法
2303_77568009的博客
12-12 774
这篇博客是一篇关于分类器集成技术的全面实战指南，涵盖了从理论基础到代码实践的完整知识体系。文章以"三个臭皮匠顶个诸葛亮"的智慧为核心隐喻，系统阐述了如何通过组合多个弱分类器来构建强大的集成模型，从而突破单分类器的性能瓶颈。
Conan-embedding整理
kexin197的博客
12-11 928
本文提出了一种改进的文本嵌入模型Conan-embedding，其核心创新在于动态难负样本挖掘和跨GPU平衡损失。该方法在训练过程中实时挖掘难负样本，使模型能动态适应复杂数据分布；采用多阶段训练策略，包括预训练阶段的通识学习和微调阶段的专项训练；通过跨GPU平衡损失解决训练振荡问题，提升模型稳定性。实验表明，该方法能有效提升文本嵌入质量，尤其在检索任务中表现突出。研究还探讨了不同任务（检索与STS）在训练策略上的差异，为后续研究提供了重要参考。
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