最大熵模型

数学之美_读书笔记

pagerank-网页质量度量6、查询与网页相关性7、卫星定位，地址识别，路线规划8、新闻分类9、矩阵运算、文本分类10、信息指纹11、网页搜索排名作弊12、计算权威度（搜索引擎过滤噪音，类似通信系统）13、最大熵模型
Renaissancer·2020-07-15 19:27

李航—统计学习方法

《统计学习方法》全面系统地介绍了统计学习的主要方法，特别是监督学习方法，包括感知机、k近邻法、朴素贝叶斯法、决策树、逻辑斯谛回归与最大熵模型、支持向量机、提升方法、EM算法、隐马尔可夫模型和条件随机场等
AI玩转智能·2020-07-15 10:04

《统计学习方法》--最大熵模型

《统计学习方法》第六章–最大熵模型最大熵模型概述最大熵模型是将最大熵原理应用于分类任务中得到的模型。认为在全部可能的模型中，熵最大的模型是最好的模型。
兜里有糖心里不慌·2020-07-15 09:53

数学推导+纯Python实现机器学习算法21：最大熵模型

基于最大熵原理确定的分类模型也叫最大熵模型。所谓信息熵，即一种描述信息不确定程度的量。而最大熵方法认为熵在由已知信息得到的约束条件下的最大化概率分布是充分利用已知信息并对未知部分作
louwill12·2020-07-15 06:38

李航《统计学习方法》第三章——用Python实现KNN算法（MNIST数据集）

李航《统计学习方法》第五章——用Python实现决策树（MNIST数据集）李航《统计学习方法》第六章——用Python实现逻辑斯谛回归（MNIST数据集）李航《统计学习方法》第六章——用Python实现最大熵模型
wds2006sdo·2020-07-15 02:29

《Automatic Proofreading in Chinese: Detect and Correct Spelling Errors in Character-level》baseline实现

基础知识&原理MEM(MaximumEntropyMethod),即最大熵模型平滑算法解释：平滑算法具体分差值(Interpolation)和回退(backoff)这两个思想Katzsmoothing实现对
QiufengWang424·2020-07-14 11:30

机器学习——logistic 回归

logistic回归Logistic回归（Logisticregression）是统计学习中的经典分类方法，和最大熵模型一样同属于对数线性模型是一种概率型非线性回归模型，也是一种广义线性回归（Generalizedlinearmodel
曹文杰1519030112·2020-07-13 20:19

李航《统计学习方法》第六章——用Python实现最大熵模型（MNIST数据集）

相关文章：李航《统计学习方法》第二章——用Python实现感知器模型（MNIST数据集）李航《统计学习方法》第三章——用Python实现KNN算法（MNIST数据集）李航《统计学习方法》第四章——用Python实现朴素贝叶斯分类器（MNIST数据集）李航《统计学习方法》第五章——用Python实现决策树（MNIST数据集）李航《统计学习方法》第六章——用Python实现逻辑斯谛回归（MNIST数据
wds2006sdo·2020-07-13 16:42

李航《统计学习方法》第六章——用Python实现逻辑斯谛回归（MNIST数据集）

统计学习方法》第四章——用Python实现朴素贝叶斯分类器（MNIST数据集）李航《统计学习方法》第五章——用Python实现决策树（MNIST数据集）李航《统计学习方法》第六章——用Python实现最大熵模型
wds2006sdo·2020-07-13 16:42

逻辑斯谛回归与最大熵模型

逻辑斯谛回归与最大熵模型逻辑斯谛回归模型最大熵模型最大熵模型的学习逻辑斯谛回归（logisticregression）是统计学习中的经典分类方法。
千与千与·2020-07-13 07:28

李航《统计学习方法》——第六章 最大熵模型

由于网上资料很多，这里就不再对算法原理进行推导，仅给出博主用Python实现的代码，供大家参考适用问题：多类分类下面用改进的迭代尺度法（IIS）学习最大熵模型，将特征函数定义为：与其他分类器不同的是，最大熵模型中的
fuqiuai·2020-07-13 04:41

数学之美读后感&&习惯的代码规范

更重要的是带给自己的思考首先来梳理一下所获的知识吧主要介绍了这些数学方法：统计方法、统计语言模型、中文信息处理、隐含马尔科夫模型、布尔代数、图论、网页排名技术、信息论、动态规划、余弦定理、矩阵运算、信息指纹、密码学、搜索技术、数学模型、最大熵模型
dongji3624·2020-07-13 04:13

数学之美读后感

更重要的是带给自己的思考首先来梳理一下所获的知识吧主要介绍了这些数学方法：统计方法、统计语言模型、中文信息处理、隐含马尔科夫模型、布尔代数、图论、网页排名技术、信息论、动态规划、余弦定理、矩阵运算、信息指纹、密码学、搜索技术、数学模型、最大熵模型
dongji3624·2020-07-13 04:13

统计学习方法——第六章logistic递归

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。
libh·2020-07-13 02:50

机器学习之Logistic回归激活函数为什么是Sigmoid？

这是数学公式推导出来的——最大熵模型！证明Logistic回归激活函数为什么是Sigmoid？假设我们已经证明：最大熵模型中，条件概率其中，wi是参数，f为特征函数(x,y满足某一条件
MuBaicao·2020-07-12 15:21

最大熵模型

有一次，我去AT&T实验室作关于最大熵模型的报告，我带去了一个色子。我问听众"每个面朝上的概率分别是多少"，所有人都说是等概率，即各点的概率均为1/6。这种猜测当然是
weixin_33982670·2020-07-12 08:06

《统计学习方法》笔记三---逻辑斯蒂（续）

续最大熵模型补充最大熵模型的学习最大熵模型的学习过程就是求解最大熵模型的过程，最大熵模型的学习可以形式化为约束最优化问题。
SmileAda·2020-07-12 01:44

机器学习篇——对数线性模型

建议首先看cs229讲的广义线性模型、exponentialfamily（指数分布族）对数线性模型包括逻辑回归、最大熵模型和条件随机场等1、模型条件概率分布（对数线性模型、概率模型）、判别模型逻辑回归：
上海滩菜鸟·2020-07-11 22:15

第六章 逻辑斯谛回归与最大熵模型

6.1逻辑斯谛回归模型6.1.1逻辑斯谛分布(logisticdistribution)设X是连续随机变量，X服从逻辑斯蒂分布是指X具有以下分布函数和密度函数：逻辑斯谛分布逻辑斯谛分布分布函数图形是一条S形曲线，该曲线以点(μ,1/2)为中心对称，即满足中心对称曲线在中心附近增长速度较快，在两端增长速度较慢。形状参数γ值越小，曲线在中心附近增长的越快6.1.2二项逻辑斯谛回归模型(binomial
骑鲸公子_·2020-07-11 19:31

《统计学习方法》第六章总结

第六章讲逻辑斯蒂回归模型和最大熵模型，这两个模型都属于对数线性模型。这两个模型学习一般采用极大似然估计，或正则化的极大似然估计。逻辑斯蒂回归模型及最大熵模型学习可以转化为为无约束最优化问题。
哈特谢普苏特·2020-07-11 16:52

监督学习分类

逻辑回归模型，SVM,LDA,聚类，决策树，CRF,MarkovChain,NB1.判别模型VS生成模型判别模型直接对条件概率分布P(y|x)进行建模或者对输入空间到输出空间的映射h(x)做预测常见模型：最大熵模型
一光年的梦·2020-07-11 16:29

Log-Linear Models

常见的对数线性模型有Logistic回归、最大熵模型、MEMMs和CRFs等。
潜心修行的研究者·2020-07-11 07:00

统计学习方法 李航---第6章 逻辑回归与最大熵模型

第6章逻辑回归与最大熵模型逻辑回归(logisticregression)是统计学习中的经典分类方法。
dazhichang6061·2020-07-11 04:41

自然语言处理常见算法与模型

自然语言处理中常见算法与模型个人学习记录备份，内容只对本人有效，不保证正确性尊重原创，感谢原作者知识共享，版权均归原作者所有NLP预训练模型信息熵、最大熵模型(MaxEnt/MEM)概率图模型、贝叶斯网络
安小兴先生·2020-07-10 12:07

拉格朗日对偶性

该方法在支持向量机及最大熵模型中都有应用。约束问题又可分为等式约束和不等式约束，本文将分别简要的介绍这两种约束下的最优化问题的求解。
井底蛙蛙呱呱呱·2020-07-09 15:58

逻辑斯蒂回归（Logistic Regression）

本文主要介绍的是逻辑斯蒂模型的模型、策略和算法，至于最大熵模型，这里不予介绍。首先会介绍逻辑斯蒂模型的基本模型，然后会介绍极大似然估
摔死的飞猪·2020-07-09 07:52

NLP --- 最大熵模型的引入

前几节我们详细的阐述了什么是HMM,同时给出了HMM的三个问题，也给出了解决这三个问题的方法最后给出了HMM的简单的应用。其中为了解决第三个问题我们引入了EM算法，这个算法有点麻烦，但是不难理解，而解决第一个和第二个问题时使用的算法基本上都是基于动态规划的，这里需要大家首先对动态规划算法有深入的理解，这样才有可能理解前向、后向和维特比算法，所所以从这里可以看出一些基础性的算法很重要。前面基本就讲了
zsffuture·2020-07-08 20:00

机器学习笔记（《统计学习方法》李航and《机器学习》周志华）

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)统计学习方法总结知识点进程和线程:进程和线程都是一个时间段的描述，是CPU工作时间段的描述
妙手书生2016·2020-07-08 18:55

广义线性模型(GLM, Generalized Linear Model)

在机器学习中，有很多模型都是基于广义线性模型的，比如传统的线性回归模型，最大熵模型，Logistic回归，softmax回归，等等。今天主要来学习如何来针对某类型的分布建立相应的广义线性模型。
weixin_30409849·2020-07-08 13:58

对数线性模型之一(逻辑回归), 广义线性模型学习总结

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
玉心sober·2020-07-07 13:41

【机器学习】生成模型与判别模型详解

生成模型与判别模型1.定义2.通俗解释例1：猫狗分类例2：如何确定一只羊是山羊还是绵羊例3.识别一种语言是哪种语言例4.跟踪问题3.如何选择哪种模型主要来源：[白话解析]深入浅出最大熵模型1.定义生成模型
y = wX + b·2020-07-06 19:46

《统计学习方法》第六章逻辑斯蒂回归与最大熵模型学习笔记

一、逻辑斯蒂回归模型1.二项逻辑斯蒂回归模型二项逻辑斯蒂回归模型是如下的条件概率分布：P(Y=1|x)=exp(w⋅x+b)1+exp(w⋅x+b)P(Y=0|x)=11+exp(w⋅x+b)注意：P(Y=1|x)模型也经常写成hθ(x)=11+exp(−θT⋅x)。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，那么该事件的几率是P1−P，该事件的对
wjlucc·2020-07-06 07:13

隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model，HMM）

其它常见的判别式模型有：K近邻法、感知机、决策树、逻辑斯蒂回归模型、最大熵模型
Firework_han·2020-07-06 03:59

《统计学习方法》笔记07：最大熵模型

foreword最大熵模型，最初在吴军博士《数学之美》看到。那节题目为《不要把鸡蛋放在一个篮子里——最大熵模型》。
鸟恋旧林XD·2020-07-05 01:48

最大熵模型中的heldout accuracy（张乐老师提供的最大熵模型包相关技术）

最大熵模型中的heldoutaccuracy（张乐老师提供的最大熵模型包相关技术）里面有一段这样的描述，我想了解一下有关heldout的相关详情，并且为什么会因此引入高斯方差？谢谢！
firstboy0513·2020-07-04 15:25

【备忘】机器读心术之文本挖掘与自然语言处理人工智能视频

应用案例：语音识别，分词消岐04、概率图模型，生成式模型与判别式模型，贝叶斯网，马尔科夫链，隐马尔科夫模型HMM，应用案例：语音识别与分词05、马尔科夫网，最大熵模型，条件随机场CRF，实现HMM和CRF
qq_38472451·2020-07-04 01:49

机器学习系列(九)【最大熵模型】

文章目录指数家族伯努利分布转指数家族高斯分布转指数家族指数家族的性质最大熵模型最大似然求解最大熵似然法参考  了解最大熵模型之前，我们需要先了解一个和最大熵模型相伴的概念，指数家族。
小小何先生·2020-07-03 19:03

SAM--Chap 6 逻辑斯蒂回归与最大熵模型自我梳理

July3梦入少年丛歌舞匆匆老僧夜半误鸣钟惊起西窗眠不得卷地西风1.LogisticregressionSomebasiclogicsource:https://www.vebuso.com/2020/02/linear-to-logistic-regression-explained-step-by-step/对我这种线代忘的一干二净的人还是要从头捋一捋Thebasicideabehindlog
jinmu3·2020-07-03 13:00

逻辑斯谛回归模型（ Logistic Regression，LR）& 最大熵模型（Max Entropy，ME）

LogisticRegression模型1.1logistic分布1.2二项逻辑斯谛回归模型1.3模型参数估计1.4多项逻辑斯谛回归1.5Python代码2.MaximumEntropy模型2.1最大熵原理2.2最大熵模型的定义
Michael阿明·2020-07-02 16:51

概率图模型简介

概率图模型包括了朴素贝叶斯模型、最大熵模型、隐马尔可夫模型、条件随机场、主题模型。
人鱼线·2020-07-02 15:41

面试宝典

证3.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CRF：https://www.imooc.com/article/277954.如何解决过拟合问题？
Yoline777·2020-07-02 13:27

机器学习笔记（二） 最大熵模型

一最大熵原理最大熵原理指出，对一个随机事件的概率分布进行预测时，预测应当满足全部已知的约束，而对未知的情况不要做任何主观假设。在这种情况下，概率分布最均匀，预测的风险最小，因此得到的概率分布的熵是最大。也就是说，学习概率模型时，在所有的概率模型分布中，熵最大的模型是最好的模型。假设P(x)为离散随机变量x的概率分布，那么熵的定义为:在熵最大化的情况下，概率分布最均匀，所有的不确定部分是“等可能”的
Edith077·2020-07-02 11:43

机器学习算法系列（三）：最大熵模型

条件熵公式为：二、最大熵模型的思想最大熵模型认为，学习概率模型时，在所有可能的概率模型中，熵最大的模型是最好的模型。
人工智能遇见磐创·2020-07-02 04:41

【机器学习基础】数学推导+纯Python实现机器学习算法22：最大熵模型

基于最大熵原理确定的分类模型也叫最大熵模型。所谓信息熵，即一种描述信息不确定程度的量。而最大熵方法认为熵在由已知信息得到的约束条件下的最大化概率分布是充分利用已知信息并对未知部分作
风度78·2020-07-01 23:09

机器学习中的优化问题

最优化问题：解析解存在：最优解可以由公式简单计算没有解析解数值计算启发式方法例：朴素贝叶斯、隐马尔可夫：最优解即极大似然估计值，可由概率计算公式直接计算感知机、逻辑回归、最大熵模型、条件随机场：利用梯度下降法
Shingle_·2020-07-01 13:20

升级ubuntu中的gcc和g++版本

在利用张乐博士的最大熵模型工具包(MaximumEntropyModelingToolkitforPythonandC++)和条件随机场的经典工具包CRF++(CRF++:YetAnotherCRFtoolkit
zx249388847·2020-06-30 20:05

最大熵模型中的对数似然函数的解释

最大熵模型中的对数似然函数的解释最近在学习最大熵模型，看到极大似然估计这部分，没有看明白条件概率分布p(y∣x)p(y|x)p(y∣x)的对数似然函数。上网查了很多资料都没有一个合理的解释。
wkebj·2020-06-29 19:59

机器学习算法整理面试宝典

包含的算法有：分类算法：逻辑回归、决策树、随机森林、朴素贝叶斯、KNN、GBDT、XgBoost和LightGBM、stacking集成模型、最大熵模型；聚类算法：K-Means和混合高斯模型；降维算法
仙女也得写代码·2020-06-28 23:09

【总结】自然语言处理（NLP）算法：概述与分类

目录NLP界神级人物NLP知识结构1.概述2.形式语言与自动机3.语言模型4.概率图模型，生成模型与判别模型，贝叶斯网络，马尔科夫链与隐马尔科夫模型（HMM）5.马尔科夫网，最大熵模型，条件随机场（CRF
黄辣鸡·2020-06-28 22:35

[MLReview] Logistic Regression 逻辑回归代码实现

邏輯回歸湾湾的叫法是这个，感觉还不错~前言：逻辑斯谛回归是最大熵模型的一个准则，属于对数线性模型。本文主要对逻辑回归的原理及代码实现做出说明。
gdtop818·2020-06-28 20:30
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