GEE机器学习——最大熵分类器案例分析（JavaScript和python代码）

最大熵分类器

创建最大熵分类器。Maxent 用于使用已知存在位置和大量“背景”位置的环境数据来模拟物种分布概率。有关更多信息和引用，请参阅：https://biodiversityinformatics.amnh.org/open_source/maxent/ 和参考出版物：Phillips 等。al.，2004 年物种分布建模的最大熵方法，第二十一届国际机器学习会议论文集。输出是一个名为“probability”的单个带，包含建模的概率，当“writeClampGrid”参数为 true 时，输出是一个名为“clamp”的附加波段。

在概率论和统计学中，最大熵 (MaxEnt) 是基于系统与其环境处于平衡的假设为系统的事件或状态分配概率分布的原理。MaxEnt 原理可用于在仅给定分布的一组约束的情况下导出给定系统的唯一概率分布。

MaxEnt 原理最早由 Jaynes 于 1957 年提出。Jaynes 认为 MaxEnt 原理是理性无知原理，从某种意义上说，它分配与现有信息最一致的概率分布，但没有做出任何额外的假设系统。

MaxEnt 原理已应用于概率论、统计学和机器学习中的各种问题。例如，MaxEnt 原理可用于导出贝叶斯分析的先验分布，或选择统计模型的参数。

MaxEnt 原理是一个强大的工具，可以对信息不完整的系统进行推断。但需要注意的是，MaxEnt 原理并不是万能的，有时会导致结果不理想。例如，MaxEnt 原理有时会导致分布过于分散，或者不能反映系统中真正的不确定性。

尽管存在这些限制，MaxEnt 原理仍然是对信息不完整的系统进行推断的宝贵工具。它是理性无知的原理，并且可以用于在仅给定分布的一组约束的情况下导出给定系统的唯一概率分布。

通过应用称为最大熵建模的机器学习技术来对物种生态位和分布进行建模。根据一组环境（例如，气候）网格和地理参考发生地点，该模型表达了概率分布，其中每个网格单元具有预测的物种条件适宜性。在有关输入数据和导致出现记录的生物采样工作的特定假设下，输出可以解释为预测的存在概率（cloglog 变换），或预测的局部丰度（原始指数输出）。

最大熵（MaxEnt）是一种概率模型的学习方法，用于处理分类问题。它基于信息学中的熵概念，通过最大化数据集熵的方法找到一个最佳的概率模型，以提高分类的准确性。

在最大熵模型中，特征函数是定义在输入和输出上的函数，用于衡量输入与输出的关联程度。这些特征函数的权重通过最大化熵的方法进行训练，使得模型具有最大的不确定性，同时满足已知的约束条件。最终产生的模型能够最好地拟合已有数据，同时对新的未知数据也有较好的分类能力。

在概率论和统计学中，最大熵 (MaxEnt) 是基于系统与其环境处于平衡的假设为系统的事件或状态分配概率分布的原理。MaxEnt 原理可用于在仅给定分布的一组约束的情况下导出给定系统的唯一概率分布。

MaxEnt 原理最早由 Jaynes 于 1957 年提出。Jaynes 认为 MaxEnt 原理是理性无知原理，从某种意义上说，它分配与现有信息最一致的概率分布，但没有做出任何额外的假设系统。

MaxEnt 原理已应用于概率论、统计学和机器学习中的各种问题。例如，MaxEnt 原理可用于导出贝叶斯分析的先验分布，或选择统计模型的参数。

MaxEnt 原理是一个强大的工具，可以对信息不完整的系统进行推断。但需要注意的是，MaxEnt 原理并不是万能的，有时会导致结果不理想。例如，MaxEnt 原理有时会导致分布过于分散，或者不能反映系统中真正的不确定性。

尽管存在这些限制，MaxEnt 原理仍然是对信息不完整的系统进行推断的宝贵工具。它是理性无知的原理，并且可以用于在仅给定分布的一组约束的情况下导出给定系统的唯一概率分布。

最大熵模型在自然语言处理、图像识别、文本分类、数据挖掘等领域中得到了广泛应用。

函数

ee.Classifier.amnhMaxent(categoricalNames, outputFormat, autoFeature, linear, quadratic, product, threshold, hinge, hingeThreshold, l2lqThreshold, lq2lqptThreshold, addSamplesToBackground, addAllSamplesToBackground, betaMultiplier, betaHinge, betaLqp, betaCategorical, betaThreshold, extrapolate, doClamp, writeClampGrid, randomTestPoints, seed)