最大熵第12页

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

文章目录1模型1.1二项逻辑回归模型1.1.1逻辑斯蒂分布1.1.2线性模型1.1.3二项逻辑回归模型角度一角度二1.1.4多项逻辑回归1.1.5逻辑回归形象化理解1.2最大熵模型1.2.1最大熵原理1.2.2

李滚滚·2020-06-28 19:44

隐马尔科夫和最大熵马尔科夫

2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>>隐马尔科夫实现：前文链接：https://my.oschina.net/u/3268732/blog/1480198如前文的说法，隐马尔科夫相关的有两个式子：对两个式子就可以建立矩阵A，矩阵B。矩阵A是S之间的转换，为NN,N为标签个数，矩阵中的值为当前标签转移至下一标签的概率。矩阵B是S与O之间的转化，为NM，M为O的可能状态，实际上就是在求

weixin_33881753·2020-06-28 07:46

【转】七种常见阈值分割代码(Otsu、最大熵、迭代法、自适应阀值、手动、迭代法、基本全局阈值法)...

http://blog.csdn.net/xw20084898/article/details/17564957一、工具：VC+OpenCV二、语言：C++三、原理otsu法（最大类间方差法，有时也称之为大津算法）使用的是聚类的思想，把图像的灰度数按灰度级分成2个部分，使得两个部分之间的灰度值差异最大，每个部分之间的灰度差异最小，通过方差的计算来寻找一个合适的灰度级别来划分。所以可以在二值化的时候

weixin_33853794·2020-06-28 06:05

李航统计学习方法（六）----逻辑斯谛回归与最大熵模型

本文希望通过《统计学习方法》第六章的学习，由表及里地系统学习最大熵模型。文中使用Python实现了逻辑斯谛回归模型的3种梯度下降最优化算法，并制作了可视化动画。

文子轩·2020-06-28 00:18

李航-第6章逻辑斯蒂回归与最大熵模型

线性回归和逻辑回归的联系在我理解，线性回归一般预测解决连续值预测的问题，对已有的数据进行线性拟合，运用最小二乘法等，找到最佳拟合曲线，然后得到线性模型，来进行预测。逻辑回归的模型是一个非线性模型，sigmoid函数，又称逻辑回归函数，逻辑回归用来解决分类的问题，输出的属于某个类别的概率。但是它本质上又是一个线性回归模型，因为除去sigmoid映射函数关系，其他的步骤，算法都是线性回归的。可以说，逻

瘦长的丰一禾·2020-06-27 20:41

最大熵马尔科夫模型（MEMM）及其标签偏置问题

ØS表示状态的有限集合ØO表示观察序列集合ØPr(s|s’,o):观察和状态转移概率矩阵Ø初始状态分布：Pr0(s)注：O表示观察集合，S表示状态集合，M表示模型最大熵马尔科夫模型（MEMM）的缺点：看下图

weixin_30352645·2020-06-27 18:41

最大熵模型原理小结

最大熵模型(maximumentropymodel，MaxEnt)也是很典型的分类算法了，它和逻辑回归类似，都是属于对数线性分类模型。在损失函数优化的过程中，使用了和支持向量机类似的凸优化技术。

weixin_30216561·2020-06-27 15:11

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数据集）李航《统计学习方法》第六章——用Python实现最大熵模型

wds2006sdo·2020-06-27 14:24

【Python+中文自然语言处理】（二）中文分词工具包：jieba

例如最大概率分词方法和最大熵分词方法等。主要统计机器学习模型：N元文法模型（N-gram）

奋青的那些事·2020-06-27 12:17

最大熵模型中的数学推导

最大熵模型中的数学推导0引言写完SVM之后，一直想继续写机器学习的系列，无奈一直时间不稳定且对各个模型算法的理解尚不够，所以导致迟迟未动笔。

v_JULY_v·2020-06-27 10:46

MEMM最大熵马尔科夫模型

CRF，HMM(隐马模型)，MEMM(最大熵隐马模型)都常用来做序列标注的建模，像词性标注，Truecasing。但隐马模型一个最大的缺点就是由于其输

zbxzc·2020-06-27 09:45

机器学习面试知识点总结第二弹

判别模型学习的是类别之间的最优分隔面，反映的是不同类数据之间的差异生成模型学习的是联合概率分布P(X,Y)，然后根据条件概率公式计算P(Y|X)判别模型K近邻、感知机（神经网络）、决策树、逻辑斯蒂回归、最大熵模型

joshuasea·2020-06-27 08:17

统计学习方法课后习题

第2章感知机2.1第三章K近邻算法3.13.3第五章5.15.2第6章逻辑斯谛回归与最大熵模型6.2第七章支持向量机7.2第2章感知机2.1模仿例题2.1，构建从训练数据求解感知机模型的例子。

AmazingJadeWu·2020-06-27 07:06

统计概率模型-最大熵马尔科夫模型

统计概率模型1、高斯判别分析2、朴素贝叶斯3、隐马尔可夫模型4、最大熵马尔科夫模型5，条件随机场6，马尔科夫决策过程四、最大熵马尔科夫模型有最大熵模型和隐马尔可夫模型的基础，再看最大熵马尔科夫模型就直观多了

myazi·2020-06-26 23:54

隐马尔可夫模型,最大熵模型，最大熵马尔可夫模型与条件随机场的比较

前言隐马尔可夫模型（HiddenMarkovModel，HMM），最大熵模型（MaximumEntropyModel）,最大熵马尔可夫模型（MaximumEntropyMarkovModel，MEMM）

SmileAda·2020-06-26 22:49

深度学习在文本分类中的应用

引言文本分类这个在NLP领域是一个很普通而应用很广的课题，而且已经有了相当多的研究成果，比如应用很广泛的基于规则特征的SVM分类器，以及加上朴素贝叶斯方法的SVM分类器，当然还有最大熵分类器、基于条件随机场来构建依赖树的分类方法

luchi007·2020-06-26 21:35

计算广告学习笔记2.4 合约广告系统-Hadoop

来自于最大熵模型，最大熵模型在满足一定假设上，分布为指数族分布。

tttmusic·2020-06-26 20:48

自然语言处理4-最大熵马尔科夫模型（MEMM）

最大熵马尔科夫模型（MEMM）定义：MEMM是这样的一个概率模型，即在给定的观察状态和前一状态的条件下，出现当前状态的概率。

tony_xjz·2020-06-26 20:24

《统计学习方法》第6章_逻辑斯蒂回归与最大熵模型

逻辑斯蒂回归#encoding:utf-8frommathimportexpimportnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.datasetsimportload_irisfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitclassLogisticReress

Vanish-KENAN·2020-06-26 18:03

HMM隐马尔科夫模型、MEMM最大熵马尔科夫模型和条件随机场的CRF 对比

先来写写什么是贝叶斯网络（信念网络）和马尔科夫网络，这点至关重要贝叶斯网络和马尔科夫网络贝叶斯网络对于有向图模型，这么求联合概率：举个例子，对于下面的这个有向图的随机变量(注意，这个图我画的还是比较广义的)：应该这样表示他们的联合概率:马尔科夫网络说白就是无向图如果一个graph太大，可以用因子分解将写为若干个联合概率的乘积。咋分解呢，将一个图分为若干个“小团”，注意每个团必须是“最大团”（就是里

taoqick·2020-06-26 18:19

统计学习方法第6章逻辑斯谛回归与最大熵模型（1）

统计学习方法第6章逻辑斯谛回归与最大熵模型（1）逻辑斯谛分布设X是连续随机变量，X服从逻辑斯谛分布是指X具有下列分布函数和密度函数：其中μ为位置参数，γ为形状参数。

super_chicken·2020-06-26 16:37

KNN、贝叶斯来训练词向量

前面我们已经训练好词向量了，利用Word2vec将旅游评论数据转化为词向量，也有用最大熵模型来训练模型，利用最大熵模型来训练词向量，这次我们试着用KNN和贝叶斯来做。

cuoguo_xin·2020-06-26 14:05

MaxentClassifier.train（）遇到错误AttributeError: 'list' object has no attribute 'items'

我在训练最大熵模型时，遇到错误x["index"]=range(len(x))xdic=x.set_index("index").T.to_dict("list")train=[]foriinrange

cuoguo_xin·2020-06-26 14:05

最大熵马尔可夫模型MEMM

信息与熵熵(信息熵)可被认为是系统不确定性(混乱程度)的度量，熵值越大，系统越混乱。一个X值域为{x1,...,xn}的随机变量的熵值H定义为：其中，E代表了期望函数，而I(X)是X的信息量（又称为信息本体），熵是随机变量的各值域概率及其信息量积的加总。信息量是用来衡量单一随机变量发生时所含信息的的多寡，随机变量发生的概率越低，其发生后消除系统不确定性的能力越强，所含信息量就越大。所以信息量与随机

sigmeta·2020-06-26 10:51

统计学习方法第六章习题答案

习题6.1题目：确认逻辑斯谛分布属于指数分布族.答：先看看指数分布族的定义逻辑斯谛回归是广义线性模型的一种，而广义线性模型与最大熵模型都是源于指数族分布。

Brielleqqqqqqjie·2020-06-25 20:24

CMA-ES算法流程

CMA-ES算法流程对多元高斯分布进行采样得到新解，使用其中较好的解更新高斯分布的参数，最大熵原理(均值和方差已知时，高斯分布具有的信息熵最大，正因为如此高斯分布在自然界中才会这么普遍)。

做技术不可耻·2020-06-25 17:26

《统计学习方法》——第6章逻辑斯蒂回归与最大熵模型

第六章逻辑斯蒂回归与最大熵模型逻辑斯蒂回归是统计学习中的经典分类方法。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。逻辑斯蒂回归模型与最大熵模型都属于对数线性模型。

甜果果2333·2020-06-25 16:20

【备忘】七月在线机器学习算法班9月在线班视频教程

1.微积分和概率论.mp42.数理统计与参数估计.mp43.矩阵运算.mp44.凸优化.mp45.回归.mp46.梯度下降和拟牛顿.mp47.最大熵模型.mp48.随机森林.mp49.支持向量机.mp410

qq_38472451·2020-06-25 14:27

杂谈：序列模型特征和普通模型特征，CRF，最大熵模型，最大熵马尔科夫模型

1.模型最近在弄基于最大熵模型的依存句法分析，看到最大熵模型，觉得和CRF（条件随机场很相似），都使用特征函数这种东西，最大熵可以使用联合概率建模，也可以使用条件概率建模，crf和最大熵在同使用条件概率建模的时候

outsider0007·2020-06-25 13:53

隐马尔科夫模型、最大熵模型、最大熵马尔科夫、条件随机场

隐马尔科夫模型、最大熵模型、最大熵马尔科夫、条件随机场https://blog.csdn.net/u010626937/article/details/78374624双端LSTM网络分词https:/

kawhi849·2020-06-25 09:42

MNIST数据集scikit-learn实践

线性算法有著名的逻辑回归、朴素贝叶斯、最大熵等，非线性算法有随机森林、决策树、神经网络、核机器等等。线性算法举的大旗是训练和预测的效

小墨青·2020-06-25 07:13

《统计学习方法》—— 逻辑斯谛回归与最大熵模型的介绍以及详细推导

前言在《统计学习方法》第二版的第6章，作者将逻辑斯谛回归与最大熵这两个模型放在一起讲，初看令人困惑。但是看到后面才明白，这是作者为了介绍以似然函数为目标函数的最优化问题的解法。

wangxinRS·2020-06-25 05:57

SVM与LR的异同

典型判别模型：KNN,感知机，DT,LR,SVM,最大熵，条件随机场，boosting等；典型生成模型：朴素贝叶斯，隐马尔可夫，高斯混合模型等SVM与LR在学术界和工业都广泛使用。

qq_28935065·2020-06-25 04:07

决策树、熵与最大熵

熵熵：表示数据的内部混乱程度。熵越大越混乱，反之。决策树-熵‘基尼’系数和熵变化差不多。决策树信息增益：原来有一个熵值A，选择一个特征的信息熵B，两者相减信息增益G：G=A-B那个信息增益值最大，说明选取这个特征比较好。ID3：信息增益例如：天气预报总的熵值基于四个特征的划分举例outlook计算一个特征的信息熵另一个特征的计算是一样的。过程缺点：添加一列编号的特征值1、2、3、4、5、6.。。。

逍遥自在017·2020-06-24 21:42

机器学习中的最优化问题

典型的创造概念，但是没有新的东西决策树否取信息增益大的结点线性回归是最小化误差平方最大熵是熵最大logistic回归是最大似然SVM是最小

poson·2020-06-24 20:08

漫谈逆向强化学习 - A Brief Review to Inverse Reinforcement Learning

文章目录概述基于最大边际的逆向强化学习学徒学习最大边际规划（MMP）基于结构化分类的方法神经逆向强化学习基于最大熵的逆向强化学习基于最大信息熵的逆向强化学习基于相对熵的逆向强化学习深度逆向强化学习GAIL

止于至玄·2020-06-24 19:20

【机器学习】最大熵马尔科夫模型

点击上方蓝色字体，关注AI小白入门哟跟着博主的脚步，每天进步一点点本文介绍了最大熵马尔可夫模型，在隐马尔可夫模型（隐状态序列）的基础上应用最大熵模型思想，将一个概率生成模型转化为概率判别模型，同样最大熵马尔可夫模型带解决的三个问题

AI小白入门·2020-06-24 11:32

probit模型

probit模型@(机器学习)[probit|logit]今天看计算广告学，谈到最大熵与指数簇的一些关系，网上查资料，期间发现这个probit模型的概念，以前竟然完全没听过。

linluyisb·2020-06-24 05:35

十五、一篇文章读懂拿了图灵奖和诺贝尔奖的概率图模型

概率图模型是概率论和图论的结合，经常见到的贝叶斯网络、马尔可夫模型、最大熵模型、条件随机场都属于概率图模型，这些模型有效的解决了很多实际问题，比如自然语言处理中的词性标注、实体识别等，书里的描述都公式纵横

jiangjingxuan·2020-06-23 21:52

《数学之美》—— 读后总结

大致按照下面的流程讲述：语言的兴起人工智能自然语言处理中文分词隐马尔可夫信息熵贾里尼克布尔与搜索图论与爬虫PageRank——相关性与可信度TF-IDF余弦定理与分类矩阵运算与文本处理信息指纹密码学搜索引擎最大熵模

ios99999·2020-06-23 18:39

条件随机场——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？（二）

文章目录线性链CRF特征函数如何理解1.w给定时，要找最优的y时，假设每个词m个状态，N个词，解空间是$m^N$个序列，暴力是指数级别的。2.如果给定了x,w这个p计算时有什么问题：归一化因子很麻烦CRF的三个问题——预测问题前向得分CRF的三个问题——概率计算CRF的三个问题——参数学习条件随机场和隐马尔可夫模型，哪个好？众所周知，条件随机场在NLP中做NER和词性标注等任务是一把好手，但是条件

Jamie_Wu·2020-06-23 17:48

从分类问题出发，朴素贝叶斯-隐马尔科夫模型-最大熵马尔科夫模型-条件随机场

在统计学习中，有两种模型：概率模型和非概率模型；软分类：使用的是概率模型，输出不同类对应的概率，最后的分类结果取概率最大的类，如多SVM组合分类；有逻辑回归，朴素贝叶斯-隐马尔科夫模型-最大熵马尔科夫模型

hyzhyzhyz12345·2020-06-23 17:24

分词算法模型学习笔记(二)——MEMM

分词算法模型学习笔记(二)——MEMMMaximumEntropyMarkovModel（MEMM，最大熵马尔科夫模型）1.HMM的存在问题生成式模型需要准确地计算出观测序列X和隐藏状态序列Y的联合概率

烧煤的快感·2020-06-23 10:28

继续Nginx WRR负载均衡算法的优化

不是想当然最好，是必然最好的，因为它就是最大熵结论，宇宙是懒惰的，低熵体的维持需要努力！好吧，后来我承认了，我就是用的这个算法来做的reuseport优化，只是

dog250·2020-06-23 05:11

自然语言期末复习笔记—最大熵马尔科夫模型MEMM

在这篇博客，我们来谈一谈最大熵马尔科夫模型MEMM关于这部分内容，我看了一晚上，整个公式都都梳理了之后，愣是没明白这个最大熵体现在哪里，当然我最终查阅了很多资料，终于还是弄明白了，我会在这篇博客上详细讲解

Johnny_Cuii·2020-06-23 01:16

自然语言处理之三：最大熵马尔科夫模型

最大熵马尔科夫，看了N遍了。终于有点眉目。最大熵马尔科夫在建模的时候考虑的问题和ME（最大熵模型）其实是一样的。同样是马尔科夫的三个基本问题。

chjjunking·2020-06-22 22:09

熵，信息熵，最大熵，交叉熵，交叉熵，损失函数，随机熵，vc熵的区别和联系

1熵的定义起源于物理学领域。热力学中表征物质状态的参量之一，用符号S表示，其物理意义是体系混乱程度的度量，简单的可以表述为，在一个孤立系统中，熵总是增大，朝无序的方向发展。2在信息论中，熵是信息熵,熵代表了信息量，系统状态越少，熵越少。系统越复杂，熵越大，定义如下，H(x)=E[I(xi)]=E[log(2,1/P(xi))]=-∑P(xi)log(2,P(xi))(i=1,2,..n)其中，x表

changdejie·2020-06-22 21:06

【统计学习方法】第六章逻辑回归与最大熵模型

文章目录基础概念第六章逻辑回归与最大熵模型1.逻辑回归模型1.1逻辑斯谛分布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2.最大熵模型3.模型学习的最优化算法（略）3.1改进迭代尺度法

aaon22357·2020-06-22 11:35

[白话解析]用水浒传为例学习最大熵马尔科夫模型

[白话解析]用水浒传为例学习最大熵马尔科夫模型0x00摘要本文将尽量使用易懂的方式，尽可能不涉及数学公式，而是从整体的思路上来看，运用感性直觉的思考来解释最大熵马尔可夫模型。

罗西的思考·2020-06-21 13:11

深度学习在NLP中的应用

深度学习在NLP中的应用1引言文本分类这个在NLP领域是一个很普通而应用很广的课题，而且已经有了相当多的研究成果，比如应用很广泛的基于规则特征的SVM分类器，以及加上朴素贝叶斯方法的SVM分类器，当然还有最大熵分类器

陈浅墨·2020-06-21 08:29

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