最大熵

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
更欣·2019-09-07 17:00

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
山竹小果·2019-08-26 21:00

没人能逃过“熵增定律”，但高手懂得对抗

于是，就达到了被物理学家们成为的“最大熵”，这是一种持久不变的状态，在其中再也不会
和雅_90b0·2019-08-24 10:15

【读书笔记】数学之美（下）

第19章谈谈数学模型的重要性数学很重要第20章谈谈最大熵模型思想：对一个随机事件的概率分布进行预测时，我们的预测应当满足全部已知条件，而对未知的情况不要做任何主观假设。$$P(d|x_1,
LogM·2019-08-17 00:00

统计学习方法6—logistic回归和最大熵模型

目录logistic回归和最大熵模型1.logistic回归模型1.1logistic分布1.2二项logistic回归模型1.3模型参数估计2.最大熵模型2.1最大熵原理2.2最大熵模型2.3最大熵模型的学习
breezezz·2019-08-01 18:00

统计学习方法11—条件随机场

但是实际应用中，这两个假设往往不是很合理，后面出现了最大熵马尔可夫模型（MEMM），它消除观测独立的假设，本文要讲的条件随机场则消
breezezz·2019-07-31 16:00

熵、交叉熵及似然函数的关系

目录熵、交叉熵及似然函数的关系1.熵1.1信息量1.3熵2.最大熵中的极大似然函数2.1指数型似然函数推导2.2最大熵中的似然函数推导3.交叉熵与极大似然3.1联系3.2交叉熵损失函数Reference
breezezz·2019-07-31 16:00

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。
十七岁的有德·2019-07-19 18:00

统计学习方法思路疏导—逻辑回归与最大熵

二项逻辑回归二项逻辑回顾是分类模型，由条件概率P(Y|X)表示，其中随机变量X取值为实数，而随机变量Y取值为1或0模型公式逻辑回归公式.jpg模型参数估计逻辑回归的参数模型一般使用梯度下降函数来求解参数w这里说一下似然估计，似然估计是利用已知的样本集反推最有可能导致结果的参数值，即什么参数会导致训练集的呈采集数据那样分布的。比如有一个训练集X，我们通过对X进行反推去找出让训练集呈现如同X一样分布的
wipping的技术小栈·2019-06-15 20:57

概率图(三)--最大熵马尔科夫模型

最大熵模型最大熵模型属于log-linearmodel，在给定训练数据的条件下对模型进行极大似然估计或正则化极大似然估计：其中，为归一化因子，w为最大熵模型的参数，fi(x,y)为特征函数——描述(x,
車輪の唄·2019-06-14 13:35

论文学习（翁荣祥毕业论文）

5.最大熵调序。）->神经机器翻译。3.神
Xiao_yanling·2019-06-10 10:39

隐马尔可夫模型(HMM)、最大熵模型、最大熵马尔可夫模型(MEMM)、条件随机场(CRF)对比

概率图模型对序列建模，区分概率图模型的关键是理解模型是联合概率分布还是条件概率分布，在nlp任务中，往往是要求条件概率P(y|x),联合概率分布模型通过贝叶斯公式将条件概率转换为求联合概率，再通过联合概率分布模型求解计算。隐马尔可夫模型(HMM)模型是一个联合概率分布P(Q,O)，其中Q为隐变量（对应预测结果Y），O为可观测变量（对应训练数据X）。在求解问题时，通过贝叶斯公式转化为通过模型求解结果
@高瑞·2019-05-31 11:45

系统学习机器学习之线性判别式（三）--广义线性模型(Generalized Linear Models)

很多模型都是基于广义线性模型的，例如，传统的线性回归模型，最大熵模型，Logistic回归，softmax回归。指数分布族在了解广义线性模型之前，先了解一下指数
Eason.wxd·2019-05-30 22:25

机器学习框架ML.NET学习笔记【4】多元分类之手写数字识别

我们以64位像素值为特征进行多元分类，算法采用SDCA最大熵分类算法。二、源码先贴出全部代码：namespaceMulticlassClassification_Mnist{class
seabluescn·2019-05-30 14:00

大白话5分钟带你走进人工智能-第二十二节决策树系列之概念介绍(1)

无论是线性回归，逻辑回归，SVM，最大熵模型也好，都是w做参数，而我们的最终结果无论需要预测还是要分类，都是把x跟w互相搞一搞，然后得出一个结果。
L先生AI课堂·2019-05-05 22:00

高手，都有同一种思维

这种状态用物理学解释就是个体已经达到了“最大熵”，系统已经没有了“活力”。
LJ的学习笔记·2019-05-02 06:44

技术积累

聚类降维PCA理论PCA、LDA算法二、十大算法决策树决策树模型集成学习SVM算法SVM理论EM算法EM理论篇GMM、Kmeans与EM三、NLP算法文本分词中文分词jieba分词原理维比特算法求解最优分词最大熵模型最大熵模型
dreampai·2019-04-29 17:18

第六节--逻辑斯谛回归与最大熵模型

第六节–逻辑斯谛回归与最大熵模型逻辑斯谛回归(logisticregression)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(maximumentropymodel
V_lq6h·2019-04-24 20:00

CRF学习笔记

转自：https://hit-computer.github.io/2017/06/10/CRF/到条件随机场（CRF），就不得不提最大熵（ME），可以说这两是最常见的概率无向图模型，并且同时都在NLP
LFGxiaogang·2019-04-19 10:11

人工智能通识-科普-最大熵

欢迎关注我的专栏(つ•̀ω•́)つ【人工智能通识】【汇总】2019年4月专题最大熵是什么？最大熵有什么意义？
zhyuzh3d·2019-04-18 22:02

《统计学习方法》学习笔记（第十一章）

隐马尔科夫模型—（打破观测独立性）—>最大熵马尔科夫—（克服标注偏差问题）—>条件随机场#例题11.1#这里定义T为转移矩阵，列代表前一个y，(ij)代表由状态i转到状态j的概率,Tx矩阵x对应于时间序列
Hhhhuply·2019-04-11 09:32

变分法理解1——泛函简介

变分法可以用来说明两点之间的最短路径是一条直线或者最大熵分布
Seehidre·2019-04-08 17:21

计算对数似然函数改变量

已知最大熵模型为Pw(y∣x)=1Zw(x)exp(∑i=1nwifi(x,y))P_{w}(y|x)=\frac{1}{Z_{w}(x)}exp\Big(\sum_{i=1}^nw_{i}f_{i}(
Memories off·2019-04-08 16:51

sklearn中的Logistic Regression

Logistic回归函数也被称为对数几率函数，常与最大熵模型作比较，二者都是对数线性模型。
Hiappsus·2019-04-03 12:59

机器学习工程师

多元函数的梯度梯度下降法和牛顿法随机梯度下降随机梯度下降的问题与挑战随机梯度下降的优化算法选讲第2课概率论第3课线性代数第4课凸优化第5课回归问题与应用第6课决策树、随机森林、GBDT第7课SVM第8课最大熵
夜路沏茶人·2019-03-31 21:47

指数分布族

一、指数分布族【Theexponentialfamily】指数分布族具有如下形式：下面是对指数分布族的一些理解：下面列出怎么求解参数二、最大熵的角度理解指数分布族：2.1、熵的定义假设
宁悦·2019-03-28 09:48

基于传统优化方法的图像去模糊文献综述（部分经典文献）

常见的基于空域的估计算法有：差分复原算法、最小二乘算法、最大熵算法等。近年来，图像去模糊算法更是取得
my_chen_hust·2019-03-27 10:02

关于最大熵的解释

最大熵为了准确的估计随机变量的状态，我们一般习惯性最大化熵，其原则是承认已知事物（知识），且对未知事物不做任何假设，没有任何偏见。无偏原则下面举个大多数有关最大熵模型的文章中都喜欢举的一个例子。
june_young_fan·2019-03-25 18:26

《统计学习方法》笔记目录

《统计学习方法》笔记目录1.统计学习方法概论2.感知机3.K近邻法4.朴素贝叶斯法5.决策树6.逻辑斯谛回归和最大熵模型7.支持向量机8.提升方法9.EM算法10.隐马尔科夫模型11.条件随机场
stdcoutzrh·2019-03-12 11:36

「情感分析」简单调研

在监督方法中，早期论文使用所有监督机器学习方法（如支持向量机、最大熵、朴素贝叶斯等）和特征组合
阿龙的圈子·2019-03-08 18:35

「情感分析」简单调研

在监督方法中，早期论文使用所有监督机器学习方法（如支持向量机、最大熵、朴素贝叶斯等）和特征组合
阿龙的圈子·2019-03-08 18:35

朴素贝叶斯算法（NB） 概率图模型（1）

马尔可夫网络可以表示成一个无向图的网络结构，如最大熵模型、条件随机场。朴素贝叶斯网络的图表示概率图
promisejia·2019-03-07 20:58

最大熵和逻辑回归模型比较

请参考https://www.zhihu.com/question/24094554红色石头的回答
qAOOAp·2019-03-01 13:11

信息论概念

最大熵原理是在1957年由E.T.Jaynes提出的，其主要思想是，在只掌握关于未知分布的部分知识时，应该选取符合这些知识但熵值最大的概率分布。这个理论广泛应用于自然语言处理中。
一心一意弄算法·2019-02-28 16:38

基于CRF序列标注的中文依存句法分析器的Java实现

相较于《最大熵依存句法分析器的实现》，分析速度翻了一倍，达到了1262.8655sent/s开源项目本文代码已集成到HanLP中开源项目中，最新hanlp1.7版本已经发布CRF简介CRF是序列标注场景中常用的模型
adnb34g·2019-01-16 13:00

NLP面试题目汇总11-15

**时间和状态都是离散的马尔科夫过程也叫马尔科夫链隐马尔可夫模型是对含有未知参数（隐状态）的马尔科夫链进行建模的过程隐马尔可夫模型通常用来做序列标注问题，因此可以将分词问题转化为序列标注问题11.5最大熵隐马尔可夫模型为什
饥渴的小苹果·2019-01-15 00:50

机器学习（最大熵与EM算法）

最大熵自信息I(pi)=−log(pi)I(p_i)=-log(p_i)I(pi)=−log(pi)信息熵(一个事件的熵)H(X)=−∑i=1np(xi)log(p(xi))=−∑xp(x)log(p(
weixin_42150936·2019-01-05 23:19

sklearn - Logistic Regression

逻辑回归在一些文献中也被称为logit回归，最大熵分类（MaxEnt）或者对数线性分类器。这
Dear_D·2019-01-05 21:39

逻辑斯特回归与最大熵模型（Python实现）

欢迎留言指正交流本文完整代码github地址：https://github.com/anlongstory/awsome-ML-DL-leaning/lihang-reading_notes第六章逻辑斯特回归与最大熵模型逻辑斯特回归
Chris_zhangrx·2018-12-26 17:34

逻辑斯特回归与最大熵模型（Python实现）

欢迎留言指正交流本文完整代码github地址：https://github.com/anlongstory/awsome-ML-DL-leaning/lihang-reading_notes第六章逻辑斯特回归与最大熵模型逻辑斯特回归
Chris_zhangrx·2018-12-26 17:34

自然语言处理——词法分析

原理篇分句详解隐马尔科夫模型原理最大熵模型原理条件随机场原理实践篇NLTK中的无监督断句模型中文错别字识别商品近义词抽取
笨笨的企鹅·2018-12-26 16:58

再谈XGBoost原理

分类树决策树的分类算法有很多，以具有最大熵的特征进行分类，以信息增益特征进行分类（ID3），以增益率特征进行分类（C4.5），以基尼系数特征进行分类（CART分类与回归树）等等。
necther·2018-12-12 09:31

极大似然估计和最大熵模型

极大似然估计极大似然估计是建立在极大似然基础上的一个统计方法，极大似然原理的直观想法是，一个随机试验如若有若干个可能的结果A,B,C,...,若在一次试验中，A出现了，那么可以认为试验条件对A的出现有利，也即出现的概率P(A)较大。极大似然原理的直观想法我们用下面的例子说明。设甲箱中有99个白球，1个黑球；乙箱中有1个白球，99个黑球。现在随机取出一箱，再从抽取的一箱中随机取出一球，结果是黑球，这
FSilverBullet·2018-12-07 23:12

机器学习常用方法汇总

0基本知识生成模型：朴素贝叶斯、混合高斯模型、隐马尔可夫模型判别模型：感知机、k近邻法、决策树、逻辑斯蒂回归模型、最大熵模型、支持向量机(SVM)、boosting方法(AdaBoost等)、条件随机场
chenyuping666·2018-11-29 15:00

拉格朗日对偶性

我们经常会遇到给定某些约束条件求解某个函数最大值或最小值的情况，称之为约束最优化，通常的做法是利用拉格朗日对偶性将原始问题转化为对偶问题，通过解对偶问题进而得到原始问题的解.在机器学习的很多方法中都有用到此方法，如最大熵模型和
JN_rainbow·2018-11-28 17:33

传统机器学习算法解决NLP问题

分类模型：文本分类、意图识别、情感分类LogisticsRegressionBayesModelSVMDecisionTree序列标注模型：分词、词性标注、命名实体标注隐马尔科夫模型（HMM）最大熵模型
dt_lizhen·2018-11-08 15:46

机器学习学习笔记(1)

常用的方法有HMM（隐马尔科夫模型），MAXENT（最大熵模型），MEMM（最大熵隐马尔科夫模型），CRF（条件随机场）。2）
摩天轮的守候·2018-11-07 16:17

【机器学习】ICA算法简介

基于信息论的方法研究中，各国学者从最大熵、最小互信息、最大似然和负熵最大化等角度提出了一系列估计算法。如FastICA算法,Infomax算法
岁月流星0824·2018-11-06 22:36

一些对最大熵模型的理解

一、最大熵原理概念：对于随机变量X，其概率分布为P(X)，一般在约束条件下会有无数P(X)存在。最大熵原理就是在所有符合约束条件的P(X)中，熵最大的模型即为最优模型。
t2u·2018-11-01 13:50

例如，k近邻,贝叶斯，决策树，svm，逻辑斯蒂回归和最大熵模型

关于这个问题我今天正好看到了这个文章。讲的正是各个算法的优劣分析，很中肯。https://zhuanlan.zhihu.com/p/25327755正好14年的时候有人做过一个实验[1]，比较在不同数据集上（121个），不同的分类器（179个）的实际效果。论文题为：DoweNeedHundredsofClassifierstoSolveRealWorldClassificationProblems
城市中迷途小书童·2018-10-20 20:14
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