最大熵模型

逻辑斯蒂回归与最大熵模型

逻辑斯蒂回归是经典的分类方法，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模型。
ZXP_LV_STUDY·2020-08-19 00:49

统计学习方法——逻辑回归和最大熵模型

今天我们介绍两个对数线性模型：逻辑回归和最大熵模型。逻辑回归是一种由条件概率P(Y|X)表示的分类模型，形式为参数化的逻辑斯谛分布。
我是刘某某·2020-08-19 00:15

六、逻辑回归与最大熵模型

六逻辑回归与最大熵模型1逻辑回归模型11逻辑分布logisticsregression12二项逻辑回归模型13模型参数估计14多项逻辑回归2最大熵模型21最大熵原理22最大熵模型的定义23最大熵模型的学习
lemonaha·2020-08-19 00:43

《统计学习方法（李航）》逻辑斯蒂回归与最大熵模型学习总结

作者：jlianghttps://blog.csdn.net/jliang31.重点归纳1）线性回归（1）是确定两种或以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。（2）模型：y=wx+b（3）误差函数：（4）常见求解方法最小二乘法梯度下降法其它算法：牛顿法或拟牛顿法（5）最小二乘与梯度下降法关系最小二乘法看作优化方法的话，那么梯度下降法是求解方法的一种。梯度下降法是一种解决问题的数据方法，最小
J-JunLiang·2020-08-19 00:09

逻辑斯谛回归与最大熵模型

1.概述Logistic回归是统计学中的经典分类方法，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模型，logistic回归模型与最大熵模型都是对数线性模型。
jcsyl_mshot·2020-08-19 00:09

逻辑斯蒂回归——深入剖析逻辑斯蒂回归和最大熵模型、条件随机场，他们到底有啥关系？（一）

深入剖析逻辑斯蒂回归和最大熵模型、条件随机场，他们到底有啥关系？（一）1.逻辑斯蒂回归1.1线性回归1.2分类问题1.3如何学习theta？
Jamie_Wu·2020-08-19 00:04

机器学习-逻辑斯蒂回归与最大熵模型

逻辑斯蒂回归模型：一个事件的几率（odds）：是指该事件发生的概率与该事件不发生的概率的比值。如果事件发生的概率是p，那么该事件发生的几率是p/(1-p),该事件的对数几率（logodds）或logit函数是：logit（p）=log（p/(1-p)）=wx。在逻辑斯蒂回归模型中，输出y=1的对数几率是输入x的线性函数。通过逻辑斯蒂回归模型可以将线性函数w*x转换为概率，这时线性函数的值越接近正无
Insfan·2020-08-19 00:02

逻辑斯蒂回归与最大熵模型

区别：(1)逻辑斯蒂回归：判别模型，x为自变量(2)最大熵模型：生成模型，y和x都有随机性，除了P(Y|X)，样本中的经验分布：P‾(x)\overline{P}(x)P(x)逻辑斯蒂回归模型二维逻辑斯蒂回归模型
Dovy·2020-08-19 00:27

第六章-逻辑回归与最大熵模型

逻辑斯谛回归是统计学习中的经典分类方法，和最大熵模型相比，具有以下的共同点和区别：共同点都属于概率模型，该模型要寻找的是给定一个x，得到输出变量Y的概率分布P(Y|x)，如果是二分类，Y取值为0或1，如果是多分类
芷若初荨·2020-08-19 00:19

统计学习---逻辑斯蒂回归与最大熵模型

逻辑斯蒂回归和最大熵模型逻辑斯蒂分布逻辑斯蒂回归模型将权值向量和输入向量加以扩充后的逻辑斯蒂模型为模型参数估计极大似然估计法最大熵模型最大熵原理：在所有可能的概率模型中，熵最大的模型是最好的模型。
CHERISHGF·2020-08-19 00:19

第6章 逻辑斯蒂回归与最大熵模型

二项逻辑回归模型定义1.1二项逻辑回归模型使如下的条件概率分布：P(Y=1|x)=exp(ω⋅x+b)1+exp(ω⋅x+b)(1)(1)P(Y=1|x)=exp(ω⋅x+b)1+exp(ω⋅x+b)P(Y=0|x)=11+exp(ω⋅x+b)(2)(2)P(Y=0|x)=11+exp(ω⋅x+b)这里，x∈Rnx∈Rn是输入，Y={0,1}Y={0,1}是输出，ω∈Rnω∈Rn和b∈Rb∈R是参
winds_lyh·2020-08-19 00:42

逻辑斯谛回归与最大熵模型-《统计学习方法》学习笔记

0.概述：Logistic回归是统计学中的经典分类方法，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模型，logistic回归模型与最大熵模型都是对数线性模型。
土肥宅娘口三三·2020-08-19 00:08

学习笔记——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（maximumentropy）。都属于对数线性模型。
?Briella·2020-08-19 00:37

统计学习方法笔记：逻辑斯谛回归与最大熵模型（下）

1.3模型学习的最优化算法逻辑斯谛回归模型、最大熵模型学习归结为以似然函数为目标函数的最优化问题，通常通过迭代算法求解。从最优化的观点看，这时的目标函数具有很好的性质。
农民小飞侠·2020-08-19 00:36

最大熵模型与GIS ，IIS算法

最大熵模型与GIS，IIS算法前言在学习最大熵模型时，令我最大的困惑点在于它一些公式的物理含义是什么！但发现，它在概率模型当中，除了一个最宏观的假设【无知信息最大熵】之外，没有发现任何有趣的现象。
Demon的黑与白·2020-08-19 00:35

Logistic回归与最大熵模型

Logistic回归Logistic回归经常与最大熵模型联系在一起。
CaspianR·2020-08-19 00:03

逻辑回归 最大熵模型 iis 牛顿法 拟牛顿法

逻辑回归最大熵模型iis牛顿法拟牛顿法推导逻辑回归（梯度下降法）代码实现importnumpyasnpimportpandasaspddefsigmoid(inX):return1.0/(1+np.exp
ID3·2020-08-19 00:48

统计机器学习--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。
逃跑的英雄·2020-08-18 00:23

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...）

目录第1章统计学习及监督学习概论理论部分第2章感知机理论部分技术部分第3章k近邻法理论部分技术部分第4章朴素贝叶斯法第5章决策树第6章逻辑斯蒂回归与最大熵模型第7章支持向量机第8章提升方法第9章EM算法及其推广第
城序猿·2020-08-17 16:08

李航·统计学习方法笔记·第6章 logistic regression与最大熵模型（2）·最大熵模型

李航·统计学习方法笔记·第6章logisticregression与最大熵模型（2）·最大熵模型标签（空格分隔）：机器学习教程·李航统计学习方法李航统计学习方法笔记第6章logisticregression
tina_ttl·2020-08-17 15:02

李航·统计学习方法笔记·第6章 logistic regression与最大熵模型（1）·逻辑斯蒂回归模型

第6章logisticregression与最大熵模型（1）·逻辑斯蒂回归模型标签（空格分隔）：机器学习教程·李航统计学习方法第6章logisticregression与最大熵模型1逻辑斯蒂回归模型Logisticdistribution1
tina_ttl·2020-08-17 15:29

统计学习方法 (李航 第2版)

文章目录第1篇监督学习第1章：统计学习及监督学习概论第2章：感知机第3章：k近邻法第4章：朴素贝叶斯法第5章：决策树第6章：逻辑斯谛回归与最大熵模型第7章：支持向量机第8章：提升方法第9章：EM算法及推广第
TooSIMple_·2020-08-17 10:51

统计学习方式总结

eg,nb,hmm.判别方法：该方法由数据直接学习决策函数f(x)或者条件概率分布作为预测的模型，判别方法关心的是对给定的输入x,应该预测什么样的输出y.eg,k近邻算法，感知机，决策树，LR,最大熵模型
ziwencsdn·2020-08-16 17:26

面试中值得关注的问题

证CRF/朴素贝叶斯/EM/最大熵模型/马尔科夫随机场/混合高斯模型如何解决过拟合问题？One-hot的作用是什么？为什么不直接使用数字作为表示决策树和随机森林的区别是什么？
wonengguwozai·2020-08-12 14:54

机器学习算法对比分析(转载)

例如，k近邻,贝叶斯，决策树，svm，逻辑斯蒂回归和最大熵模型。
火星有星火·2020-08-12 13:15

机器学习之logistic回归与最大熵模型

根据因变量的不同•连续：多重线性回归•二项分布：logistic回归•poisson分布：poisson回归•负二项分布：负二项回归最大熵模型与logistic回归模型有类似的形式，它们又称为对数线性模型
RosebudTT·2020-08-11 16:25

统计学习方法 6-逻辑斯谛回归与最大熵模型

逻辑斯谛回归模型逻辑斯谛分布二元逻辑斯谛回归模型模型参数估计多元逻辑斯谛回归最大熵模型最大熵原理最大熵原理认为，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。
ksboys·2020-08-11 03:45

100天搞定机器学习|Day55 最大熵模型

1、熵的定义熵最早是一个物理学概念，由克劳修斯于1854年提出，它是描述事物无序性的参数，跟热力学第二定律的宏观方向性有关：在不加外力的情况下，总是往混乱状态改变。熵增是宇宙的基本定律，自然的有序状态会自发的逐步变为混沌状态。1948年，香农将熵的概念引申到信道通信的过程中，从而开创了”信息论“这门学科。香农用“信息熵”来描述随机变量的不确定程度，也即信息量的数学期望。关于信息熵、条件熵、联合熵、
机器学习算法与Python实战·2020-08-11 03:12

100天搞定机器学习|Day55 最大熵模型

1、熵的定义熵最早是一个物理学概念，由克劳修斯于1854年提出，它是描述事物无序性的参数，跟热力学第二定律的宏观方向性有关：在不加外力的情况下，总是往混乱状态改变。熵增是宇宙的基本定律，自然的有序状态会自发的逐步变为混沌状态。1948年，香农将熵的概念引申到信道通信的过程中，从而开创了”信息论“这门学科。香农用“信息熵”来描述随机变量的不确定程度，也即信息量的数学期望。关于信息熵、条件熵、联合熵、
机器学习算法与Python实战·2020-08-11 03:12

逻辑斯蒂回归3 -- 最大熵模型之改进的迭代尺度法(IIS)

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。IIS的推导过程
血影雪梦·2020-08-10 11:52

最大熵模型：读书笔记

一个简单注释4.熵的性质4.1.当所有概率相等时，熵取得最大值4.2.小概率事件发生时携带的信息量比大概率事件发生时携带的信息量多5.最大熵原理：直觉讨论6.最大熵原理：一个手工例子7.最大熵原理：正式表述8.最大熵模型的训练
cowboy_wz·2020-08-05 21:35

机器学习---最大熵模型（MEM）小结

最大熵模型1.信息论知识1.1信息熵的概念1.2.条件熵1.3相对熵1.4互信息1.5几个量之间的关系2.无约束条件3.最大熵原理3.1构造约束条件3.2求解概率分布1.信息论知识  这里就照搬我写的一篇关于决策树的内容了
Cyril_KI·2020-08-05 21:19

机器学习算法对比分析

例如，k近邻,贝叶斯，决策树，svm，逻辑斯蒂回归和最大熵模型。
Mason_Mao·2020-08-05 10:34

李航《统计学习方法》笔记

李航《统计学习方法》读书笔记目录李航《统计学习方法》读书笔记一、知识点二、感知机三、k近邻法四、朴素贝叶斯五、决策树六、logistic回归和最大熵模型七、支持向量机八、提升方法九、EM算法EM算法是一种迭代算法
yz1780041410·2020-08-04 09:00

SVM笔记（二） 拉格朗日对偶性

在最大熵模型和支持向量机中用到了该类方法。
xmucas·2020-08-04 08:56

3. 支持向量机（SVM）拉格朗日对偶性（KKT）

该方法应用在许多统计学方法中，如最大熵模型、支持向量机。2.
weixin_30603633·2020-08-04 04:26

【深度学习基础】从零开始的炼丹生活03——支持向量机以及核方法

往期回顾：00——机器学习数学基础以及数值计算数值优化方法01——机器学习基本概念、统计学基本概念简单介绍02——逻辑回归/logistic回归、广义线性模型与最大熵模型有关支持向量机的理解在网上已经有很多了
wby1905·2020-08-04 03:31

从线性到非线性模型-支持向量机

从线性到非线性模型1、线性回归，岭回归，Lasso回归，局部加权线性回归2、logistic回归，softmax回归，最大熵模型3、广义线性模型4、Fisher线性判别和线性感知机5、三层神经网络6、支持向量机六
myazi·2020-08-04 02:32

拉格朗日对偶性问题-《统计学习方法》学习笔记

例如在上一篇文章中（http://blog.csdn.net/robin_xu_shuai/article/details/52791306）所说的最大熵模型。
土肥宅娘口三三·2020-08-04 00:19

李航《统计学习方法》学习笔记

文章目录统计学习方法概论监督学习知识点感知机k近邻法kd树:朴素贝叶斯决策树决策树的生成:决策树的剪枝:logistic回归和最大熵模型支持向量机线性可分支持向量机:非线性支持向量机:提升方法AdaBoost
Code进阶狼人·2020-08-03 19:00

（一）拉格朗日对偶问题（Lagrange duality）

该方法应用在许多统计学习方法中，例如，最大熵模型与支持向量机。这里简要叙述拉格朗日对偶性的主要概念和结果。
LintaoD·2020-08-03 13:13

实体识别NER模块理解整理（待进一步更新）

最大熵模型NER最大熵与大病中病小病当你要猜一个概率分布时，如果你对这个分布一无所知，那就猜熵最大的均匀分布，如果你对这个分布知道一些情况，那么，就猜满足这些情况的熵最大的分布。
老杨2011·2020-08-03 05:08

概率图模型总结

文章目录简介模型表示有向图模型常见的有向图模型sigmoid信念网络朴素贝叶斯分类器隐马尔可夫模型无向图模型无向图模型的概率分解常见的无向图模型对数线性模型/最大熵模型条件随机场有向图和无向图之间的转换推断变量消除法信念传播算法近似推断蒙特卡洛方法拒绝采样重要性采样马尔科夫链蒙特卡罗方法学习不包含隐变量时的参数估计含隐变量的参数估计总结简介概率图模型
Mr，yu·2020-08-01 09:06

统计学习方法附录C-拉格朗日对偶性

comefrom：http://blog.sina.com.cn/s/blog_62b0682a0101epol.html在学习最大熵模型和SVM的过程中，我们看到，前者需要求解满足所有已知条件并且使得熵最大的模型
汗青传奇·2020-07-28 13:41

最大熵模型（ME）和最大熵马尔可夫模型（MEMM）

文章目录最大熵模型（MaximumEntropyModel,MEM）最大熵思想最大熵模型表示最大熵模型学习最大熵模型求解过程举例最大熵模型与极大似然估计最大熵模型与逻辑回归模型学习之改进的迭代尺度法（ImprovedIterativeScaling
十里清风·2020-07-28 11:34

generalized Linear Models

下一篇将是对最大熵模型的学习总结。本篇介绍的大纲如下：1、逻辑斯蒂分布
sinat_25357975·2020-07-28 11:05

Maximum Entropy Model最大熵模型

WelcomeToMyBlog最大熵模型(MaximumEntropyModel)属于对数线性模型,由最大熵原理推导实现.最大熵原理最大熵原理是概率模型学习的一个准则.最大熵原理认为,学习概率模型时,在所有可能的概率模型
LittleSasuke·2020-07-27 22:04

拉格朗日对偶性(Lagrance duality) 推导与简单理解

引言在支持向量机和最大熵模型中都会用到拉格朗日对偶性，主要为解决约束最优化问题，通过将原始问题转换为对偶问题求解。
小鹅鹅·2020-07-27 19:29

NLP第五篇-语言模型

重点来了，语言模型的重要性就不用说了，这篇主要介绍n元语法模型、数据平滑技术、贝叶斯网络、马尔可夫模型、隐马尔可夫模型、最大熵模型、最大熵马尔可夫模型和条件随机场，这一章信息量很大啊....我们上一章说做统计自然语言处理需要使用非常大的语料库
吕不韦·2020-07-27 12:57

统计机器学习-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，推广到分类问题得到最大熵模型。逻辑斯谛回归和最大熵模型都属于对数线性模型。
又双叒叕苟了一天·2020-07-16 01:54
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