最大熵模型

[Python嗯~机器学习]---最大熵模型和多分类

最大熵模型和多分类熵可以看做是用来描述信息量的。最大熵模型属于运用最大熵原理的多分类模型。熵是随机变量不确定性的度量，不确定性越大，熵越大。
暴走的鹏鹏哥哥·2020-08-19 02:51

从零开始-Machine Learning学习笔记(35)-最大熵模型

文章目录0.前言1.最大熵模型的定义2.求解最优化问题3.改进的迭代尺度法(ImprovedIterativeScaling,IIS)4.最大熵模型的总结5.参考资料0.前言  假设离散随机变量X的概率分布是
kabuto_hui·2020-08-19 02:47

信息熵、最大熵模型

信息熵(InformationTheory)信息熵是什么信息熵的概念在统计学习与机器学习中非常重要,本文主要罗列一些基于信息熵的概念及其意义。信息熵是一个数学上颇为抽象的概念,是概率论与数理统计的一个分枝。信息熵常常用于信息处理、通信系统、数据传输、率失真理论、密码学、信噪比、数据压缩等领域。可以把信息熵通俗理解成某种特定信息的出现概率（离散随机事件的出现概率）。熵是描述事物无序性的参数，熵越大则
安小兴先生·2020-08-19 02:14

【笔记】《统计学习方法》(6)逻辑斯谛回归与最大熵模型

简书：https://www.jianshu.com/p/eb9d50312de8第6章逻辑斯谛回归与最大熵模型逻辑斯谛回归(logisticregression)是经典分类方法。
煎饼证·2020-08-19 02:31

最大熵模型

1.什么是最大熵原理例子1:假设随机变量X有5个取值{A,B,C,D,E},要估计各个值的概率P(A),P(B),…,P(E).这些概率值满足条件P(A)+P(B)+P(C)+P(D)+P(E)=1但是满足这个条件的概率分布有无数个。如果没有其他信息,一个可行的办法就是认为他们的概率都相等,均为0.2。如果再加一个条件P(A)+P(B)=0.3,那么各个值的概率为多少?2.数学知识拉格朗日乘子法B
iuhiyuh·2020-08-19 02:53

最大熵模型GIS算法的Python实现

最大熵模型广泛应用于自然语言处理领域（如分词、词性标注、语义角色标注），常用的最大熵模型工具包有：1、张乐博士的MaximumEntropyModelingToolkitforPythonandC++2
huludan·2020-08-19 02:16

Python实现最大熵模型

最大熵模型这里先贴上书上的算法算法我们的f(x,y)f(x,y)如下所示，根据其定义可知f#(x,y)f#(x,y)必然为常数，因此采用公式6.34更新迭代即可f(x,y)={10(x,y)∈trainsetelsef
fsfsfsdfsdfdr·2020-08-19 02:15

【机器学习】对数线性模型之Logistic回归、SoftMax回归和最大熵模型

首先以概率的方式解释了logistic回归为什么使用sigmoid函数和对数损失，然后将二分类扩展到多分类，导出sigmoid函数的高维形式softmax函数对应softmax回归，最后最大熵模型可以看作是
风度78·2020-08-19 01:03

最大熵模型 maximum entropy model

最大熵模型的学习对于给定的训练数据集T={(x1,y1),(x2,y2),…,(xn,yn)}以及特征函
RounrounZhang·2020-08-19 01:21

最大熵模型通俗理解和例子

最大熵模型是一种综合模型，即我们知道很多关于一个东西的先验知识，然后用最大熵公式计算出来。很类似机器学习中的组合提升模型。下面举一个最大熵模型的例子。我们看一个拼音转汉字的简单的例子。
changdejie·2020-08-19 01:37

干货 | 对数线性模型之 Logistic 回归、SoftMax 回归和最大熵模型

首先以概率的方式解释了logistic回归为什么使用sigmoid函数和对数损失，然后将二分类扩展到多分类，导出sigmoid函数的高维形式softmax函数对应softmax回归，最后最大熵模型可以看作是
机器学习算法那些事·2020-08-19 01:46

第六章 logistic回归与最大熵模型

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。两者都是对数线性模型。2、二项logstic分类模型：用于二类分布。多项logstic分类模型：用于多类分布。
xiaozi-ML·2020-08-19 01:21

机器学习模型（二）最大熵模型与逻辑斯蒂回归模型

先给结果：最大熵模型和逻辑斯蒂回归没有实质性的区别，他们都是对数线性模型解释:逻辑斯蒂回归是对于二分类问题的概率模型，最大熵将相同的原理推广到了多酚类对于这两个模型，我们都希望有条件概率：其中y为目标函数
ZixuanKe·2020-08-19 01:17

李航：统计学习方法 学习笔记 6 logistic回归与最大熵模型

目录1.logistic分布函数2.最大熵模型原问题与对偶问题L(p,w)对P(y|x)求偏导6.22及6.23式推导极大似然估计6.26,6.27式3.模型学习的最优化算法改进的迭代尺度法IIS1.logistic
雪清Fand·2020-08-19 01:38

逻辑回归与最大熵模型_统计学习方法_学习笔记

前言逻辑回归（LogisticRegression）是一个老生常谈的分类算法，谈得越多也就越具有代表性，因为其背后蕴含着深刻的建模思想。关于逻辑回归的一种理解思路在我的斯坦福CS229的第一篇笔记--线性回归中已经做了介绍。这种思路从广义线性模型（GLM）的角度出发进行理解：二分类问题的逻辑回归，是在假设先验分布p（y）为伯努利分布情况下（由于伯努利分布属于指数分布族），根据GLM规则对后验分布p
OliverLee456·2020-08-19 01:20

第六章 统计学习方法-逻辑斯蒂回归与最大熵模型

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（maximumentropymodel）。逻辑斯蒂回归模型与最大熵模型都属于对数线性模型。
M_Learning·2020-08-19 01:43

机器学习系列之最大熵模型

这次我们讲的就是利用熵最大的标准来选择模型，这种模型就叫做最大熵模型。一、特征函数在介绍最大熵模型之前我们需要先介绍一下特征函数的概念。
HOPEver·2020-08-19 01:35

【统计学习方法-李航-笔记总结】六、逻辑斯谛回归和最大熵模型

本文是李航老师《统计学习方法》第六章的笔记，欢迎大佬巨佬们交流。主要参考博客：http://www.cnblogs.com/YongSun/p/4767100.htmlhttps://blog.csdn.net/tina_ttl/article/details/53519391https://blog.csdn.net/tina_ttl/article/details/53542004主要内容包括
zl3090·2020-08-19 00:52

五 逻辑斯蒂回归与最大熵模型

1逻辑斯蒂回归模型（1）逻辑斯蒂分布对于连续的随机变量X，X服从逻辑斯蒂分布是指：X具有下列分布函数和密度函数：分布函数：密度函数：式中：u为位置參数，r>0为形状參数。f(x)推导过程：（2）二项逻辑斯蒂回归模型二项逻辑斯蒂回归模型是一种分类模型，使用P(Y|X)表示，形式为參数化的逻辑斯蒂分布。随机变量X取值为实数，随机变量Y取值为1或0。于是二项逻辑斯蒂回归模型就是对输入实例X，求P(Y=1
gnaHuhSiL·2020-08-19 00:52

6 logistic回归与最大熵模型

)=π(x),P(Y=0∣x)=1ーπ(x)P(Y=1|x)=\pi(x),P(Y=0|x)=1ー\pi(x)P(Y=1∣x)=π(x),P(Y=0∣x)=1ーπ(x)6.1.4多项逻辑斯蒂回归6.2最大熵模型
fgh431·2020-08-19 00:18

第六章 Logistic回归与最大熵模型

参考资料1.李航《统计学习方法》2.github:https://github.com/fengdu78/lihang-codeLogistic模型与最大熵模型都属于对数线性模型是否是线性模型取决于训练的参数是否为线性
bineleanor·2020-08-19 00:45

统计学习方法：逻辑斯蒂回归和最大熵模型

1逻辑斯蒂回归模型logistics分布是指X具有以下的分布函数和密度函数：1.1二项逻辑帝斯回归模型是一种分类模型，由条件概率表示，随机变量X为实数，随机变量Y取值为0或1。模型如下对于给定输入实例x，按照上面两个式子，分别计算两个概率，将x分类为概率高的类。几率：一个事件发生的概率和不发生的概率的比值。对数几率是log(p/（1-p）)对逻辑帝斯回归，输出y=1的对数几率是输入x的线性函数。1
xxiaozr·2020-08-19 00:09

逻辑斯蒂回归2 -- 最大熵模型概念

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，由于本人在学习初始时有很多数学知识都已忘记，所以为了弄懂其中的内容查阅了很多资料，所以里面应该会有引用其他帖子的小部分内容，如果原作者看到可以私信我，我会将您的帖子的地址付到下面。3，如果有内容错误或不准确欢迎大家指正。4，如果能帮到你，那真是太好了。虽然之前在决策树
血影雪梦·2020-08-19 00:08

第六章 最大熵原理

最大熵模型最大熵原理最大熵原理：学习概率模型时，在所有可能的概率模型（分布）中，熵最大的模型是最好的模型通常用约束条件来确定概率模型的集合，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取熵最大的模型
Xu_mWam·2020-08-19 00:37

最大熵模型的简单理解

因为这时概率分布的信息熵最大，所以人们称这种模型叫“最大熵模型”。我们常说，不要把所
xmucas·2020-08-19 00:36

统计学习方法——逻辑斯蒂回归与最大熵模型（一）

逻辑斯蒂回归与最大熵模型逻辑斯蒂回归与最大熵模型逻辑斯蒂回归模型逻辑斯蒂分布二项逻辑斯蒂回归模型模型参数估计多项逻辑斯蒂回归最大熵模型最大熵原理最大熵模型的定义最大熵模型的学习极大似然估计参考文献逻辑斯蒂回归与最大熵模型逻辑斯蒂回归是统计学中常用的经典分类方法
你的名字5686·2020-08-19 00:02

统计学习方法——逻辑斯蒂回归与最大熵模型（二）

统计学习方法——逻辑斯蒂回归与最大熵模型逻辑斯蒂回归与最大熵模型模型学习的最优化算法改进的迭代尺度法（IIS）拟牛顿法参考文献逻辑斯蒂回归与最大熵模型模型学习的最优化算法由于逻辑斯蒂回归模型、最大熵模型学习都可以归结为以似然函数为目标函数的最优化问题
你的名字5686·2020-08-19 00:32

逻辑斯谛回归与最大熵模型

1逻辑斯谛回归模型逻辑斯谛回归模型是由以下条件概率分布表示的分类模型。P(Y=k∣x)=exp⁡(wk⋅x)1+∑k=1K−1exp⁡(wk⋅x)，k=1,2,...,K−1P(Y=k|x)=\frac{\exp(w_k\cdotx)}{1+\sum_{k=1}^{K-1}\exp(w_k\cdotx)}，k=1,2,...,K-1P(Y=k∣x)=1+∑k=1K−1exp(wk⋅x)exp(wk
tigerlib·2020-08-19 00:24

NLP --- 最大熵模型的解法（GIS算法、IIS算法）

上一节中我们详细的介绍了什么是最大熵模型，也推导出了最大熵模型的目标公式，但是没给出如何求解的问题，本节将详细讲解GIS算法求解最大熵模型的过程，这里先把上一节的推导出的公式拿过来：上面第一个式子是说我们要寻找的
zsffuture·2020-08-19 00:46

机器学习—最大熵模型_改进迭代尺度法IIS_python实现

代码及数据集下载MaxEntropy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(P)=−
贰锤·2020-08-19 00:08

逻辑回归和最大熵模型

逻辑回归因变量随着自变量变化而变化。多重线性回归是用回归方程描述一个因变量与多个自变量的依存关系，简称多重回归，其基本形式为：Y=a+bX1+CX2+*+NXn。二项分布即重复n次独立的伯努利试验。在每次试验中只有两种可能的结果，而且两种结果发生与否互相对立，并且相互独立，与其它各次试验结果无关，事件发生与否的概率在每一次独立试验中都保持不变，则这一系列试验总称为n重伯努利实验，当试验次数为1时，
weixin_33895016·2020-08-19 00:29

class-逻辑回归与最大熵模型

同时，最大熵模型也是对数线性模型，在介绍最大熵模型的同时需要了解拉格朗日对偶法对约束最优化问题的求解，在文章末有几个关于牛顿法的链接，可供拓展阅读。
weixin_30635053·2020-08-19 00:54

统计学习方法笔记：逻辑斯谛回归与最大熵模型（上）

感想logisticregression它本身的原理非常好懂，对于二分类问题，其实就是一个sigmoid函数，把它的计算结果当成概率值，哪个大就分到那一类。对于多分类，本质上就是一个softmax函数，归一化后，输出当成概率值，哪个大就属于哪个类。本质上都是用拉格朗日乘法，然后转化成对偶问题求解的，这个方法跟SVM的求解方法没什么两样。但是对于模型的训练，我还是没弄明白牛顿法和拟牛顿法的真正要义，
农民小飞侠·2020-08-19 00:17

机器学习算法——逻辑斯谛回归模型&最大熵模型

1前言本篇博客主要记录两个分类模型(逻辑斯谛回归模型和最大熵模型)原理及模型的代码实现，将这两个模型放一块的原因是这两个模型都是对数线性模型，都是由条件概率分布表示P(Y|X).这两种机器学习的算法的实例都是基于
小简铺子·2020-08-19 00:44

个人学习笔记（六）逻辑斯谛回归与最大熵模型

逻辑斯谛回归(logisticregression)与最大熵模型(maximumentropymodel)都属于对数线性模型。
万carp·2020-08-19 00:41

统计学习方法(三) logisitic回归与最大熵模型

前言：本文实际为阅读众多LR相关资料总结而成，其中几个讲解得比较好的：logistic回归--方法与应用对数线性模型，广义线性模型在机器学习实战的逻辑斯蒂回归中我们有讲到，logistic模型就是使用sigmoid函数拟合条件概率，具体地：此前，我的主要理解仅限于sigmoid函数及其函数图像形式。但是为什么使用这个函数来拟合自变量和因变量之间的关系呢？一.线性回归模型LRM线性回归模型常用于定量
橘子oly·2020-08-19 00:41

统计学习-逻辑回归(LR)和最大熵模型

最大熵是概率模型学习中的一个准则，将其推广到分类问题得到的最大熵模型（maximumentropymodel）。LR和MEM都属于对数线性模型。
小羊哈利·2020-08-19 00:39

5 逻辑斯蒂回归与最大熵模型

逻辑斯蒂回归（logisticregression）是一种分类方法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（maximumentropy）模型两者都属于对数线性模型逻辑斯蒂回归模型逻辑斯蒂分布定义：设X是连续随机变量，X服从逻辑斯蒂分布是指X具有下列分布函数和密度函数：F(x)=P(X≤x)=11+e−(x−μ)/γf(x)=F′(x)=e−(x−μ)/γγ(1+e−(x−μ)
DaxinPai·2020-08-19 00:09

Logistic模型、最大熵模型与softmax模型

文章目录0前言1.概况1.1数据集的形式1.2logistics模型1.2.1二分类的logistics模型1.2.2多分类的logistics模型1.3softmax模型1.4最大熵模型2.最大熵模型的推导
EntropyPlus·2020-08-19 00:08

统计学习方法笔记-逻辑斯谛回归与最大熵模型

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。逻辑斯谛回归模型与最大熵模型都属于对数线性模型。
快剑青衣·2020-08-19 00:06

logistic回归模型与最大熵模型

logistic回归与最大熵模型logistic模型logistic分布二项logistic回归模型参数估计多项式的logistic回归最大熵模型最大熵原理最大熵模型定义最大熵模型的学习模型学习的最优化算法改进的迭代尺度法拟牛顿法
tt12121221·2020-08-19 00:34

统计学习方法（五）Logistic回归与最大熵模型

5Logistic回归与最大熵模型5.1logistic回归模型事件的几率是指该事件发生的概率与不发生的概率的比值。在logistic回归模型中，输出Y的对数几率是输入X的线性函数。
tianyouououou·2020-08-19 00:03

统计学习方法——逻辑斯蒂回归与最大熵模型

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。逻辑斯蒂回归模型与最大熵模型都属于对数线性模型。1、逻辑斯蒂回归模型线性回归与逻辑回归关系：在学习逻辑回归时，常常会联想到线性回归。
凉风慕有信·2020-08-19 00:00

统计学习方法——第6章 logistics回归与最大熵模型

将其推广到分类问题得到最大熵模型（MaxmiumEntorpyModel）。logistics回归和最大熵模型都是线性对数模型。
qq_37172182·2020-08-19 00:44

逻辑斯谛回归与最大熵模型（Logistic Regression and Maximum Entropy Model）

将其推广到分类问题得到最大熵模型（maximunentropymodel）。本文先分别介绍逻辑斯谛回归和最大熵模型，最后证明逻辑斯谛回归是最大熵模型的一种特殊情况。符号约定x(i)x(i
夏树让·2020-08-19 00:41

【机器学习】LR与最大熵模型的关系

逻辑回归与最大熵模型MaxEnt的关系?逻辑回归跟最大熵模型到底有啥区别呢？简单粗暴的回答是：逻辑回归跟最大熵模型没有本质区别。
zhaosarsa·2020-08-19 00:39

统计学习方法学习笔记5—— 逻辑斯谛回归与最大熵模型

逻辑斯谛回归模型2.1.逻辑斯谛分布2.2.1.二线逻辑斯谛回归模型的条件概率分布2.3.多项逻辑斯谛回归2.3.1.多项逻辑斯谛回归模型2.3.2.二元推广2.4.对数线性模型2.5.模型参数估计3.最大熵模型
ChaucerG·2020-08-19 00:32

对数线性模型：逻辑斯谛回归和最大熵模型

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/52788947对数线性模型loglinearmodel对数线性模型有：最大熵模型和逻辑斯谛回归。
-柚子皮-·2020-08-19 00:26

[ML] 逻辑斯谛回归与最大熵模型

知识准备极大似然估计极大似然估计就是给定一个训练数据集T,寻找模型的最优参数值θ,达到一个这样的效果:给模型输入训练集的X,能以最大的概率输出其正确的分类Y.求θ的过程就是最大化似然函数L(θ)的过程.L(θ)=P(T|θ)=P(x1,...,xN|θ)=∏i=1NP(xi|θ)L(θ)=P(T|θ)=P(x1,...,xN|θ)=∏i=1NP(xi|θ),式中P(T|θ)是联合概率分布(训练集的
YasinQiu·2020-08-19 00:55

最大熵模型及其python实现

刚开始学习最大熵模型的时候，自以为书中的推导都看明白了。等到自己实现时才发现问题多多。
会飞的烤鸭1995·2020-08-19 00:54
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