李航统计学习方法-改进的迭代尺度算法(IIS)总结

最新推荐文章于 2024-10-26 20:14:06 发布
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【机器学习】李航 统计学习方法 知识点总结
sowhat
06-21 1万+
机器学习实战代码 阅读目录 知识点 感知机 k近邻法 朴素贝叶斯 决策树 logistic回归和最大熵模型 支持向量机 提升方法 EM算法 隐马尔可夫模型(HMM) 统计学习方法总结 神经网络 K-Means Bagging Apriori 降维方法 引用 因为要准备面试,本文以李航的《统计学习方法》为主,结合西瓜书等其他资料对机器学习知识做一个整理. 知识点...
机器学习—最大熵模型_改进迭代尺度法IIS_python实现
开贰锤
12-21 3013
代码及数据集下载Max Entropy最大熵原理最大熵原理是概率学习模型的一个准则。最大熵原理认为，学习概率模型时，在所有可能的概率模型中，上最大的模型是最好的模型，保留了最大的不确定性，从投资角度讲就是风险最小，将鸡蛋放在多个篮子里。通常用约束条件来确定概率模型的集合，因此，最大熵原理可以表述为在满足约束条件的模型集合中选取熵最大的模型。 假设离散随机变量X的概率分布为P(X)，则其熵为 H(
最大熵模型改进迭代尺度法python实现
12-21
最大熵模型，改进迭代尺度法python实现，包含数据集，结构简单，注释明确
改进的迭代尺度算法（IIS）
qq_42851418的博客
11-16 1849
改进的迭代尺度算法（Improved Iterative Scaling ，IIS） 改进的迭代尺度算法是一种最大熵模型学习的最优化方法，其核心思想是：假设最大熵模型当前的参数向量是www，希望找到一个新的参数向量w+δw+\deltaw+δ，使得当前模型的对数似然函数值Ψ\PsiΨ增加。重复这一过程，直至找到对数似然函数的最大值。 已知最大熵模型为： (1)Pw(y∣x)=1Zw(x)exp(∑...
改进的迭代尺度法(IIS)详细解析 | 统计学习方法学习笔记 | 数据分析 | 机器学习
zxn1996csdn的博客
09-03 552
为了更好的理解，我们再看下标i还出现在权值和权值的更新值上，这说明实际上每一个特征函数fi(x, y)都对应了一个权值wi，对于一个特定的实例来说，如果它符合f1(x, y)的规则，那么权值w1就会作用在这个实例上，也就是说在预测或者分类的时候，模型会考虑f1(x, y)所代表的特征，如果该实例不符合f2(x, y)，那么w2就不会作用在这个实例上，毕竟f2(x, y)=0，这样模型在预测或分类时，就不会考虑f2(x, y)所代表的特征，毕竟这个实例都没有这个特征，又为什么要去考虑它呢？
改进的迭代尺度法
hubingde的博客
03-07 1273
改进的迭代尺度法(improved iterative scaling, IIS)有如下模型：$$P_w(y|x)=\frac{1}{Z_w(x)}exp(\sum_{i=1}^{n}w_if_i(x,y))$$其中，\(Z_w(x)=\sum_yexp(\sum_{i=1}^{n}w_if_i(x,y))\)其对数似然函数为，\(L(w)=\sum_{x,y}\tilde{P}(x,y)\sum...
统计学习方法读书笔记13-改进的迭代尺度法(优化算法)
柳杰的博客
10-23 389
文章目录1.改进的迭代尺度法 1.改进的迭代尺度法
李航老师《统计学习方法》第六章：最大熵模型（IIS改进迭代尺度算法）python代码实现
最新发布
yuzixuan233的博客
10-26 2301
本章的内容上的理解并不困难，但最大熵模型的代码实现较为困难，其主要原因是李航老师的《统计学习方法》中关于特征函数fi(x,y)的解释为了追求泛化而让人感到迷惑。
李航 统计学习方法-机器学习前十章三要素
qq_27550775的博客
07-24 1807
方法=模型+策略+算法本学期我们主要学习了感知机，K近邻，朴素贝叶斯法决策树，logistic回归和最大熵模型，支持向量机，Boosting算法EM算法，以及唯一的聚类：k-means模型是指对学习问题的抽象，建立了输入和输出之间的关系，策略是指学习的目标或者准则，常用的有损失函数和风险函数，用于比较模型之间的差异和泛化性能算法是指实现学习过程的具体方法，它定义了学习的步骤和更新规则一、感知机模型（Model）：策略（学习准则）（Strategy）：算法（Algorithm）：感知机学习算法采用的是随机梯度
小白学习：李航《统计学习方法》第二版第11章 条件随机场（二）----条件随机场
weixin_44193282的博客
09-09 1908
小白学习：李航《统计学习方法》第二版第11章 条件随机场（二）----条件随机场 小提示：食用这篇文章前，务必需要搞懂一中的马尔科夫随机场的内容。因为条件随机场在模型建立方面“依仗着”关于马尔科夫随机场的性质，所以大家可以去看看前一栏。 小白学习：李航《统计学习方法》第二版第11章 条件随机场（一）----马尔科夫随机场 目录小白学习：李航《统计学习方法》第二版第11章 条件随机场（二）----条件随机场前言一、条件随机场的定义与形式条件随机场的定义线性链条件随机场线性链条件随机场的定义举个栗子线性链条件
李航《统计学习方法》——第六章逻辑回归和最大熵模型笔记及理解+习题
李滚滚的博客
01-04 4929
习题 6.1确认逻辑斯蒂分布属于指数族分布 指数族分布,满足一下形式P(y;η)=b(y)exp(ηTT(y)−a(η))P(y;\eta) = b(y)exp(\eta^TT(y)-a(\eta))P(y;η)=b(y)exp(ηTT(y)−a(η))η被称为分布的自然参数（也称为规范参数） T(y)是充分统计量（通常情况下有T(y)=y） a(η)被称为对数划分函数。这一项本质上是起到了正则化...
改进的迭代尺度法（IIS）详细分析
技术分享
11-13 3646
本文详细分析了改进的迭代尺度法（Improved Iterative Scaling，IIS）的推导过程，它是一种常见的优化算法，在最大熵模型（Maximum Entropy Model，MaxEnt）和条件随机场（Conditional Random Field，CRF）中都会用IIS进行相应的处理，从而提高算法的效率。
逻辑斯蒂回归3 -- 最大熵模型之改进的迭代尺度法(IIS)
weixin_34326558的博客
07-03 197
声明：          1，本篇为个人对《2012.李航.统计学习方法.pdf》的学习总结，不得用作商用。欢迎转载，但请注明出处（即：本帖地址）。          2，因为本人在学习初始时有非常多数学知识都已忘记。所以为了弄懂当中的内容查阅了非常多资料，所以里面应该会有引用其它帖子的小部分内容，假设原作者看到能够私信我，我会将您的帖子的地址付到以下。          3。假设有...
（李航统计学习方法）提升方法
Rudy95的博客
06-24 449
本文主要包括adaboost和提升树，后期会扩展到XGboost和LightGBM。 boosting通过改变样本训练权重，学习多个弱分类器，最后进行线性组合，提高分类性能。 两个着重点：如何改变数据的样本权重或概率分布 如何将弱分类器整合成强分类器 Adaboost(Adaptiveboost) adaboost通过提高错误分类样本权重，使的下一轮错误数据由于上一轮调高权重，而受到弱分类的关注...
改进的迭代尺度法(IIS)详解
chaoshengmingyue的博客
10-20 5927
改进的迭代尺度法
【统计学习方法-李航-笔记总结】八、提升方法
zl3090的博客
10-17 620
本文是李航老师《统计学习方法》第八章的笔记，欢迎大佬巨佬们交流。 主要参考博客： https://www.cnblogs.com/YongSun/p/4767513.html 主要内容包括： 1. 提升方法AdaBoost算法 2. AdaBoost算法的训练误差分析 3. AdaBoost算法的解释 4. 提升树   1. 提升方法AdaBoost算法     提升(boos...
简单理解优化的尺度迭代法（IIS）
weixin_42554586的博客
08-22 1404
文章目录前言一、IIS算法流程二、IIS算法公式推导1.对数似然函数改变量2.特征数为常量与变量的不同算法3.特征方程的下标三、前置内容a) 两种分布：样本分布、联合分布b) 最大熵模型c) 对数似然函数四、引用 前言 本篇分别从IIS算法流程和IIS算法中所涉及公式的推导这两个方面来介绍IIS，旨在读者能理解如何使用IIS算法，以及掌握算法步骤中公式的来龙去脉。 为了保证阅读效率，一些前置知识点会被安排在文章末尾。 有任何的建议欢迎在评论区留言，随时看随时修改哦~谢谢大家【鞠躬 一、IIS算法流程 首
递归、迭代、改进的递归
爱笑的喵
04-21 1055
最近看了看以前的C语言笔记，看到了递归函数一章，想起了以前老师讲解的递归函数一章，老师说建议我们以后写程序一定要尽量不要使用递归，可能大家也被这样告知过，或许今天大家依然不理解老师为什么这样说，接下来我为大家说一说我的理解。         递归分为两种，直接递归和间接递归。直接递归：程序执行过程中调用自己本身。间接递归则是通过别的程序来调用程序自身，比如说A程序调用B程序，B程序内有调用A程序。
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