最大熵

统计概率模型-马尔科夫决策过程

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，马尔科夫决策过程六、马尔科夫决策过程机器学习算法（有监督，无监督，弱监督）中，马尔科夫决策过程是弱监督中的一类叫增强学习
myazi·2020-08-22 13:38

条件随机场 （conditional random fields ）模型

它在观测序列的基础上对目标序列进行建模,重点解决序列化标注的问题条件随机场模型既具有判别式模型的优点,又具有产生式模型考虑到上下文标记间的转移概率,以序列化形式进行全局参数优化和解码的特点,解决了其他判别式模型(如最大熵马尔科夫模型
曼陀罗彼岸花·2020-08-22 13:48

概率模型与条件随机场

概率模型机器学习中的很多模型可以根据概率分布形式分为生成模型和判别模型，其中生成模型以输入输出的联合分布P(X,Y)为基础建模，如朴素贝叶斯、隐马尔可夫模型；判别模型以条件概率分布P(Y|X)为基础建模，如最大熵模型
火贪三刀·2020-08-22 13:11

HMM MEMM CRF 区别 联系

隐马尔可夫模型(HMM)，最大熵马尔可夫模型(MEMM)以及条件随机场(CRF)是序列标注中最常用也是最基本的三个模型。HMM首先出现，MEMM其次，CRF最后。
myzts·2020-08-22 13:51

BiLSTM+CRF基于pytorch实现命名实体识别，对pytorch官网给出的例子实现优化，附学习思路和源代码

接下来给出我学习CRF的思路看这篇的Section1,2,3，了解基本的朴素贝叶斯和最大熵模型，我个人觉得这篇CRF的部分讲得不清楚看这篇全部，了解CRF的特征向量、CRF建
叫我PT·2020-08-22 13:51

【机器学习】条件随机场

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条件随机场模型，首先对比了隐马尔科夫模型、最大熵马尔科夫模型、条件随机场模型。
AI小白入门·2020-08-22 13:52

条件随机场 conditional random fields 及代码实现

它在观测序列的基础上对目标序列进行建模,重点解决序列化标注的问题条件随机场模型既具有判别式模型的优点,又具有产生式模型考虑到上下文标记间的转移概率,以序列化形式进行全局参数优化和解码的特点,解决了其他判别式模型(如最大熵马尔科夫模型
bookwormno1·2020-08-22 12:00

CRF HMM,MEMM的区别

article/details/7056068图示区别：http://blog.csdn.net/zhoubl668/article/details/7787690CRF，HMM(隐马模型)，MEMM(最大熵隐马模型
tsf_1993·2020-08-22 12:22

条件随机场介绍（6）—— An Introduction to Conditional Random Fields

除此之外，还将分析条件随机场与神经网络和最大熵马尔可夫模型（MEMMs）的关系。最后列出了几个未来研究的开放领域。6.1相关研究6.1.1结构化预测分类方法提供了强大的工具来对离散的输出进行预测。
aiao0091·2020-08-22 12:11

HMM, CRF(还有EM、GMM)

关于时序的概率模型熵，最大熵，是基础。熵：表现了系统所处状态的不确定性程度。平均信息量（平均不确定程度）。最大熵：保留全部的不确定性，将风险降到最小。指数函数形式，形式漂亮简单，实际实现计算复杂。
William张·2020-08-22 12:46

隐马尔可夫模型，最大熵马尔可夫模型和条件随机场的区别与联系

隐马尔可夫模型（HiddenMarkovModel，HMM），最大熵马尔可夫模型（MaximumEntropyMarkovModel，MEMM）以及条件随机场（ConditionalRandomField
湾区人工智能·2020-08-22 11:27

隐马尔可夫模型 最大熵马尔可夫模型 条件随机场 区别和联系

隐马尔可夫模型（HiddenMarkovModel，HMM），最大熵马尔可夫模型（MaximumEntropyMarkovModel，MEMM）以及条件随机场（ConditionalRandomField
ddtohy·2020-08-22 11:22

条件随机场CRF简介

Crf模型1.定义一阶（只考虑y前面的一个）线性条件随机场：相比于最大熵模型的输入x和输出y，crf模型的输入输出都是序列化以后的矢量，是对最大熵模型的序列扩展。
xmucas·2020-08-22 11:11

CRF，HMM和MEHMM区别

线性回归产生式模型估计联合概率分布P(x,y),常见有：NB，HMMCRF，HMM和MEHMM是在序列标注中常用的三种模型，但是也各有优缺点，现在从以下几个方面进行以下比较：（条件随机场，隐马尔科夫，最大熵隐马尔科夫
xingchenhy·2020-08-22 11:11

HMM ,MHMM,CRF 优缺点与区别

最大熵隐马尔科夫模型（MEMM）：图2.最大熵马尔科夫模型MEMM考虑到相
weixin_34129145·2020-08-22 11:11

（11）监督学习-分类问题-logistic回归和最大熵模型

（1）逻辑斯特回归来源于逻辑斯特分布，例如常见的sigmoid函数就是logistic分布函数中r=1,u=0;的特殊形式。其表达式为是一条S型的曲线对于二分类问题，逻辑斯特回归的目标是找到一条曲线，很好的将两个类别分开。（注：逻辑斯特回归也可解决多分类问题）对于输入向量，若判别函数判定它大于0，则其类别是1，若判定它小于0，则其类别是0。在逻辑斯特回归中通过判定其属于1和属于0的概率来进行判别。
顽皮的石头7788121·2020-08-22 11:49

概率图模型：HMM，MEMM，CRF

同时使用最大熵模型对条件概率建模。每个条件概率在局部进行了归一化，这又带来了“labelbia
Fron Suk·2020-08-22 11:26

李航《统计学习方法》第五章——用Python实现决策树（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·2020-08-22 03:12

统计学习方法概论

分别是感知机、k近邻法、朴素贝叶斯法、决策树、逻辑斯蒂回归与最大熵模型、支持向量机、提升方法、EM算法、隐马尔可夫模型、条件随机场。
又双叒叕苟了一天·2020-08-22 02:19

【图像算法】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)...

图像算法：图像阈值分割SkySeraphDec21st2010HQUEmail：[email protected]：452728574LatestModifiedDate：Dec.21st2010HQU更多精彩请直接访问SkySeraph个人站点：www.skyseraph.com图像算法系列：http://skyseraph.com/2011/08/27/CV/图像算法专题/一、工具：VC
weixin_34309543·2020-08-21 22:23

最大熵阈值分割法

1.频率和概率直方图每个矩形框的数值描述的是图像中相应灰度值的频率。因此，可以说直方图是一种离散的频率分布。给定一个大小为M*N的图像I，直方图中所有矩形框所代表的数值之和，即为图像中的像素数量，即：相对应的归一化直方图表示为：00){s0=s0+NormalizeHist[i]*log(NormalizeHist[i]);}S1[i]=s0;}s1=0;for(i=HistSize-1;i>=0
大熊背·2020-08-21 19:06

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)

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采用otsu算法来自动选取阈值进行二值化。otsu算法被认为是图像分割中阈值选取的最佳算法，计算简单，不受图像亮
仗剑走海角·2020-08-21 17:40

熵，互信息，KL距离（相对熵），交叉熵

最大熵模型的假设就是基于此而来。H(X)=E[I(xi)]=−∑n=1NP(xI)log(P(xi))联合熵联合熵用得比较少。它表示，我要描述这一对随机变量，平均下来我所需要的信息量。
trayfour·2020-08-21 10:50

【统计学习课程】2 线性分类

可以快速了解每节内容线性分类分类问题基本知识分类vs回归从回归到分类小结Logistic回归什么是Logistic回归为什么用交叉熵作为优化目标概率解释Logistic回归推广的Logistic回归小结指数族分布和最大熵
Jiaxi_Cao·2020-08-21 10:03

【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·2020-08-20 21:52

【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·2020-08-20 21:51

scikit-learn linearRegression 1.1.10 逻辑回归

逻辑回归在文献中也称为logit回归、最大熵分类(MaxEnt)或者log-linearclassifier。在这个模型中，描述单次可能结果输出概率使用logisticfunction来建模。
瑟瑟发抖的菜鸡望·2020-08-20 08:32

词向量模型

编程实现可以用hash表给每个词分配编号，搭配上最大熵、SVM、CRF等很好用了。缺点：词汇鸿沟。一般采用的词向量是distributedrepresentation，表示低维实数向量。
茶尽·2020-08-19 20:01

信息、熵、经济学

Foundagreatbook.Oneparagraphinsideisasfollows.在求解“总需求熵”=“总供给熵”的过程中，在最大熵原理的指导下很容易地得到四组可行解——原始社会的人人平等经济
秋子Jenny·2020-08-19 08:47

统计学习方法笔记(四)-最大熵模型原理及python实现

最大熵模型最大熵模型最大熵原理最大熵模型代码实现案例地址最大熵模型最大熵模型(maximumentropymodel)可以用于二分类，也可以用于多分类。
脑机接口社区·2020-08-19 06:30

最大熵模型的特征函数及约束条件

条件熵3.最大熵模型的定义最大熵原理是统计学习的一般原理,将它应用到分类就得到了最大熵模型假设分类
Allen_99·2020-08-19 06:23

《统计学习方法》算法学习笔记五 之 逻辑斯谛回归与最大熵模型

逻辑斯谛回归与最大熵模型总述逻辑斯谛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。逻辑斯谛回归与最大熵模型都属于对数模型。
岳小刀·2020-08-19 06:12

统计学习方法笔记（十）逻辑斯谛回归与最大熵模型

逻辑斯谛回归与最大熵模型主要用于统计学习中的经典分类方法逻辑斯谛回归模型1、定义：设X是连续随机变量，其具有的分布函数和密度函数：F(x)=P(X≤x)=11+e−(x−μ)/γF(x)=P(X≤x)=
yeyustudy·2020-08-19 06:30

关于最大熵模型的一些见解

1.前言本文主要涉及最大熵模型中的一些推导，旨在理顺内部之间的逻辑关系求解目的：获取最好的模型2.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，学校概率模型时，在所有可能的概率模型中，熵最大的模型是最好的模型
Yokate·2020-08-19 06:56

探究MaxEnt模型与LR模型在原理上的统一

一、什么是概率图模型1、概率图模型分为两大类贝叶斯网络--贝叶斯网络用一个有向图结构表示马尔科夫网络--马尔科夫网络用一个无向图的网络结构表示2、概率图模型有哪些概率图模型包括了朴素贝叶斯模型、最大熵模型
杨小吴的算法博客·2020-08-19 06:23

最大熵模型（第二次总结）

说明：此篇是作者对“最大熵模型”的第二次总结，因此可以算作对上次总结的查漏补缺以及更进一步的理解，所以很多在第一次总结中已经整理过的内容在本篇中将不再重复，如果你看的有些吃力，那建议你看下我的第一次总结
血影雪梦·2020-08-19 06:03

逻辑斯蒂回归与最大熵模型 (logistic regression&maximum entropy model)

逻辑斯蒂回归与最大熵模型(logisticregression&maximumentropymodel)逻辑斯蒂回归与最大熵模型都属于对数线性模型逻辑斯蒂回归(logisticregression)是统计学习中的分类方法最大熵模型
千古如何不见一人闲·2020-08-19 05:41

《统计学习方法》学习笔记：（六）logistic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。logistic回归模型与最大熵模型都属于对数线性模型。
二进制杯莫停·2020-08-19 05:25

最大熵和概率分布

概率论我们需要描述一组数据时候，本质上需要描述每一个点。但是如果我们可以用分布去表示这些数据，就只需要均值或者方差分布参数，大大节省了存储空间。离散型随机分布伯努利分布：一次实验，结果只有两种结果。p(k)=pk(1−p)(1−k),k∈{0,1}p(k)=p^k(1-p)^{(1-k)},k\in\{0,1\}p(k)=pk(1−p)(1−k),k∈{0,1}，期望：ppp，方差：p(1−p)p
springzzj·2020-08-19 05:39

06_LR和最大熵模型_统计学习方法

、理解LR模型1、对数几率2、函数映射3、概率解释二、LR模型参数估计梯度下降求解最优参数多项逻辑斯谛回归（multi-nominallogisticregressionmodel）softmax三、最大熵模型
Hayden112·2020-08-19 05:33

统计学习方法逻辑斯蒂回归

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）。逻辑斯谛回归模型与最大熵模型都属于对数线性模型。本文只介绍逻辑斯谛回归。
一枝韩独秀·2020-08-19 05:01

机器学习之最大熵模型及python实现

最大熵模型简介：最大熵模型的思想也就是当信息不确定的时候，让熵达到最大值，这个逻辑是符合我们的经验判断的。
董蝈蝈·2020-08-19 05:36

统计学习方法读书笔记第六章：逻辑斯谛回归与最大熵模型

统计学习方法第六章：逻辑斯谛回归与最大熵模型统计学习方法读书笔记第六章：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模型学习的最优化方法统计学习方法读书笔记第六章：逻辑斯谛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
LYPG·2020-08-19 05:29

人工智能数学之信息论

例如基于信息增益的决策树，最大熵模型，特征工程中特征选取时用到的互信息，模型损失函数的交叉熵（cross-entropy）。信息论中log默认以2为底。
小男同学·2020-08-19 05:50

机器学习算法（十九）：最大熵模型

目录1熵1.1熵的引入1.2熵的定义2最大熵模型2.1最大熵原理2.2最大熵模型1熵详见：熵https://blog.csdn.net/weixin_39910711/article/details/101299441
意念回复·2020-08-19 05:49

统计学习方法——（第六章）二项与多项逻辑回归与最大熵模型详解与推导（上）

一、知识梳理二、最大熵模型1、原理最大熵原理是统计学中的一个概念，《数学之美》中对最大熵模型的概念举的是关于投资的例子，就是平常我们说的不要把鸡蛋放在一个篮子里，均分一下熵才比较大嘛。
我学数学我骄傲·2020-08-19 05:02

统计学习方法——（第六章）二项与多项逻辑回归与最大熵模型详解与推导（下）

一、知识回顾二、逻辑回归（参考链接）1、二项逻辑回归1）原理LR模型可以被认为就是一个被Sigmoid函数（logistic方程）所归一化后的线性回归模型！逻辑回归(LogisticRegression,LR)模型其实仅在线性回归的基础上，套用了一个逻辑函数，但也就由于这个逻辑函数，使得逻辑回归模型成为了机器学习领域一颗耀眼的明星。线性回归是逻辑斯蒂回归的基础，线性回归是真正的连续值的回归问题；逻
我学数学我骄傲·2020-08-19 05:02

参数估计（2）：极大似然，最大后验，贝叶斯推断以及最大熵

这时我们会发现各种各样的参数估计方法，例如极大似然估计、最大后验估计、贝叶斯推断、最大熵估计，等等。虽然方法各不相同，但实际上背后的道理大体一样。想要了解它们之间的联系
weixin_34357962·2020-08-19 05:49

logistic回归和最大熵

回顾发现，李航的《统计学习方法》有些章节还没看完，为了记录，特意再水一文。0-logistic分布如《统计学习方法》书上，设X是连续随机变量，X服从logistic分布是指X具有以下分布函数和密度函数：\[F(x)=P(X\leqx)=\frac{1}{1+e^{-(x-\mu)/\gamma}}\]\[f(x)=F'(x)=\frac{e^{-(x-\mu)/\gamma}}{1+e^{-(x-
weixin_33881050·2020-08-19 04:25

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。
weixin_33827590·2020-08-19 04:18
上一页 2 3 4 5 6 7 8 9 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他