input.data") maxent.train(100) prob = maxent.predict("Sunny Sad") print (prob) github上发现的一份最大熵模型实现代码
最大熵原理(Maxent principle) 最大熵原理是概率模型学习的一个准则。 书中通过一个例子来介绍最大熵原理，下面引用一下文献中关于这个例子的总结。...最大熵原理认为要选择的概率模型首先必须满足已有的事实，即约束条件 最大熵原理根据已有的信息（约束条件），选择适当的概率模型。 最大熵原理认为不确定的部分都是等可能的，通过熵的最大化来表示等可能性。...最大熵的原则，承认已有的，且对未知无偏 最大熵原理并不直接关心特征选择，但是特征选择是非常重要的，因为约束可能是成千上万的。...图片 H(P)则模型集合\cal {C} 中条件熵 最大的模型称为最大熵模型，上式中对数为自然对数。 图片 书上利用了拉格朗日乘子把有约束极值转化为了无约束极值。...也就是说我们的得到的最大熵模型为: 可以通过例6.2 来理解最大熵模型学习的过程，例6.2 考虑了两种约束条件，这部分内容可以通过python符号推导实现，下面代码整理整个求解过程。
简介 最大熵模型由最大熵原理推导实现。 2. 最大熵原理 最大熵原理是概率模型学习的一个原则。最大熵原理认为，学习概率模型时，在所有可能的概率模型中，熵最大的模型是最好的模型。...通常用约束条件来确定概率模型的集合，因此最大熵原理也可以表述为在满足约束条件的模型集合中选取熵最大的模型。...直观上来看，最大熵原理认为要选择的概率模型首先必须满足已有事实，即约束条件。在没有更多信息的情况下，那些不确实的部分都是「等可能的」。最大熵原理通过熵的最大化来表示等可能性。 3....H(P)H(P)H(P) 最大的模型称为最大熵模型。...模型学习：最大熵模型的学习可以形式化为约束最优化问题。
信息熵在PRML中的表达 下面看下信息熵在PRML中的表达 假设一个发送者想传输一个随机变量xxx的值给接受者....这个重要的量叫做随机变量xxx的熵
写在前面 当我们想要得到一个随机事件的概率分布时，如果没有足够的信息来完全确定其概率分布，那么最为保险的方法就是选择一个使得熵最大的分布。...所以条件熵有如下公式成立： 推导如下： 1.3相对熵 相对熵，又称互熵，交叉熵，鉴别信息，Kullback熵，Kullback-Leible散度等。...最后，借助强大的韦恩图来记住这些关系： 2.无约束条件 假设有一随机变量X是离散的，我们只是知道它有K个可能的取值，其余什么信息都不知道，那么我们该如何估计才能使得熵最大呢？...因此，不知道任何已知条件的情况下，离散的随机变量均匀分布时，它的熵最大。 3.最大熵原理 我们设数据集为 。 最大熵原理认为：在所有可能的概率模型中，熵最大的模型为最好的概率模型。...求最大熵模型的步骤大致为： 根据已知约束条件筛选出可能的概率模型 在所有可能的概率模型中选出一个熵最大的模型作为最终的模型 3.1构造约束条件 我们第一步要根据已知条件筛选出可能的概率模型，那么什么才是已知条件
这是一个最大熵的简明Java实现，提供训练与预测接口。训练采用GIS训练算法，附带示例训练集。本文旨在介绍最大熵的原理、分类和实现，不涉及公式推导或其他训练算法，请放心食用。...最大熵理论 简介 最大熵属于辨识模型,能够满足所有已知的约束, 对未知的信息不做任何过分的假设。 什么叫已知的约束？...最大熵没有假设“天气”与“心情”独立分布，也没有承认“天气”对“心情”有影响，也许它的确有影响，但是最大熵只保证最终结果符合概率约束。...分类 最大熵模型根据样本信息进行概率估计可分为2 种：联合最大熵模型和条件最大熵模型。假设a 是某个事件，b 是事件a 发生的环境(或称上下文)，则a 和b 的联合概率记为p(a, b)。...若要计算在b 的条件下，事件a 发生的概率，即概率p(a | b)，则须建立条件最大熵模型。 本文实现的最大熵模型属于条件最大熵模型。
而对熵的使用，让我们想起了决策树算法中的ID3和C4.5算法。理解了最大熵模型，对逻辑回归，支持向量机以及决策树算法都会加深理解。本文就对最大熵模型的原理做一个小结。 1....最大熵模型的定义 最大熵模型假设分类模型是一个条件概率分布$P(Y|X)$,X为特征，Y为输出。 ...最大熵模型损失函数的优化 在上一节我们已经得到了最大熵模型的函数$H(P)$。...甚至都没有最大熵模型对应的类库。...惯例，我们总结下最大熵模型作为分类方法的优缺点： 最大熵模型的优点有： a) 最大熵统计模型获得的是所有满足约束条件的模型中信息熵极大的模型,作为经典的分类模型时准确率较高。
作者 王千发 编辑 李文臣 一.有趣的熵 二.熵的表示 三.最大熵模型 参考： 1.李航老师《统计机器学习》 2.吴军《数学之美》 3.阮一峰《熵，宇宙的终极规则》 4. http://spaces.ac.cn
一.有趣的熵 二.熵的表示 三.最大熵模型
而对熵的使用，让我们想起了决策树算法中的ID3和C4.5算法。理解了最大熵模型，对逻辑回归，支持向量机以及决策树算法都会加深理解。本文就对最大熵模型的原理做一个小结。...最大熵模型的定义 最大熵模型假设分类模型是一个条件概率分布P(Y|X),X为特征，Y为输出。 给定一个训练集(x(1),y(1)),(x(2),y(2)),......最大熵模型损失函数的优化 在上一节我们已经得到了最大熵模型的函数H(P)。它的损失函数−H(P)定义为： ? 约束条件为： ?...最大熵模型小结 最大熵模型在分类方法里算是比较优的模型，但是由于它的约束函数的数目一般来说会随着样本量的增大而增大，导致样本量很大的时候，对偶函数优化求解的迭代过程非常慢，scikit-learn甚至都没有最大熵模型对应的类库...惯例，我们总结下最大熵模型作为分类方法的优缺点： 最大熵模型的优点有： a) 最大熵统计模型获得的是所有满足约束条件的模型中信息熵极大的模型,作为经典的分类模型时准确率较高。
[白话解析] 深入浅出最大熵模型 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模型。...最大熵原理 最大熵原理就是说明世界将趋向无序，无论是商业、生命、钢铁、政治，万事万物，都必是腐朽消亡！...基于最大熵原理的最大熵模型就是最符合自然状态下概率分布的模型，所以模型是最可能真实发生的。 最大熵原理通过熵的最大化来表示等可能性(尽可能均匀分布)。...然后使用特征函数的形式，将训练数据融入到条件概率中，最后基于最大熵原理，在所有可能的概率模型（概率分布）中，选择条件熵最大的模型为最终分类模型。故而最大熵模型的学习就是求解约束最优化问题。...最大熵模型介绍 95行代码实现最大熵模型训练 最大熵用于文本分类 深度学习--概率图模型（一） 十五、一篇文章读懂拿了图灵奖和诺贝尔奖的概率图模型 统计学习方法笔记(四)-最大熵模型原理及python
当我们想要得到一个随机事件的概率分布时，如果没有足够的信息来完全确定其概率分布，那么最为保险的方法就是选择一个使得熵最大的分布。...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...因此，不知道任何已知条件的情况下，离散的随机变量均匀分布时，它的熵最大。...3.最大熵原理 我们设数据集为 ( x 1 , x 2 , . . . , x N ) (x_{1},x_{2},…,x_{N}) (x1,x2,...,xN)。 ...最大熵原理认为：在所有可能的概率模型中，熵最大的模型为最好的概率模型。求最大熵模型的步骤大致为： 根据已知约束条件筛选出可能的概率模型 在所有可能的概率模型中选出一个熵最大的模型作为最终的模型。
最大熵进阶一 在《统计学习方法》中第六章第二节中，关于最大熵模型的阐述已经很明确了，此处不在重复，有兴趣的可以参考书本P80页的内容。在这里直接写出最大熵模型的核心公式。...最大熵原理通过熵的最大化来表示等可能性。“等可能”不容易操作，而熵则是一个可优化的数值指标。 这段话告诉我们一个什么道理？...最大熵进阶三 最大熵的数学模型已经介绍完毕了，接下来是对其求极大值的推导过程，从理论上来实际操作一把。它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。...一份简明的Python实现： import sys import math from collections import defaultdict class MaxEnt: def __init...北京：人民邮电出版社，2012 关于最大熵模型的严重困惑：为什么没有解析解？ 码农场-逻辑斯谛回归与最大熵模型 如何理解最大熵模型里面的特征？
关键字全网搜索最新排名 【机器学习算法】：排名第一 【机器学习】：排名第二 【Python】：排名第三 【算法】：排名第四 前言 最大熵模型(maximum entropy model， MaxEnt...理解了最大熵模型，对逻辑回归，支持向量机以及决策树算法都会加深理解。本文就对最大熵模型的原理做一个小结。...熵和条件熵 在(机器学习(9)之ID3算法详解及python实现)一文中，我们已经讲到了熵和条件熵的概念，这里我们对它们做一个简单的回顾。 熵度量了事物的不确定性，越不确定的事物，它的熵就越大。...最大熵模型的定义 最大熵模型假设分类模型是一个条件概率分布P(Y|X), X为特征，Y为输出。给定一个训练集，(x(1),y(1)),(x(2),y(2)),......优点 a) 最大熵统计模型获得的是所有满足约束条件的模型中信息熵极大的模型,作为经典的分类模型时准确率较高。
其实我们常用的 softmax 交叉熵损失函数，和 最大似然估计是等价的。...首先来看 softmax 交叉熵目标函数是什么样子的： 对于N个样本 [图片] j: 第 n 个样本属于 第 j 类， f 代表神经网络。 如果用最大似然估计呢？...即：最大化已出现的样本的概率 [图片] 最大化上式等价于最小化 负的上式，所以和 softmax 交叉熵是等价的。 所以，softmax 交叉熵也是想 最大化 已出现样本的概率。
目录 一、什么是最大熵原理 二、相关数学知识 三、最大熵模型的定义 四、最大熵模型的学习 五、最优化算法 六、参考资料 ---- 一、引入最大熵原理 例子1:假设随机变量X有5个取值{A,B,C,D,E...条件熵 ? 三、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。 假设分类模型是一个条件概率分布P(Y|X),X表示输入,Y表示输出。...最大熵模型 给定数据集T,我们的目标就是根据最大熵原理选择一个最优的分类器。 已知特征函数和约束条件,我们将熵的概念应用到条件分布上面去。我们采用条件熵。 ?...至此,我们可以给出最大熵模型的完整描述了。对于给定的数据集T,特征函数f i (x,y),i=1,…,n,最大熵模型就是求解模型集合C中条件熵最大的模型: ?...四、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。求解约束最优化问题(3.12),(3.13)所得的解就是最大熵模型学习的解。
——最大熵模型。...一般地，我们认同了最大熵原理，很多问题就迎刃而解了。但我曾经在学这个问题的时候特意多想了一步，为什么最大熵模型是有效的？吴军老师的经典解释是，这是一个最朴素的方案，最不坏的估计。...而今天的最大熵模型，是在分布未知的时候，在给定限定下，求出变量f(x)本身的最大熵分布，f(x)是变量，熵是给定的这个分布的最优期望编码长度，我们取的是用最优编码的条件下，编码效率最高的分布，也就是前文分析的...交叉熵，相对熵，互信息，条件熵 上述看上去又通用又复杂的最大熵模型，竟然令人惊喜地是有通用解的！...最后提一点，根据样本矩约束来的最大熵模型得出来的解，和用对应最大熵模型的解的形式计算的交叉熵最小或者极大似然的解是完全等价的。
信息熵可以用来判定指定信源发出的信息的不确定性，信息越是杂乱无章毫无规律，信息熵就越大。如果某信源总是发出完全一样的信息，那么熵为0，也就是说信息是完全可以确定的。...本文要点在于演示Python字典和内置函数的用法。...numberofNoRepeat[data] = numberofNoRepeat.get(data,0) + 1 #打印各数据出现次数，以便核对 print(numberofNoRepeat) #返回信息熵，
作者 | Ray 编辑 | 安可 出品 | 磐创AI技术团队 目录： 一、熵与条件熵 二、最大熵模型的思想 三、最大熵模型的定义 四、最大熵模型损失函数的优化求解 五、最大熵模型的优缺点 一、熵与条件熵...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。...若模型要满足一些约束条件时，则最大熵原理就是在满足已知条件的概率模型集合中，找到熵最大的模型。...可以发现以上的概率估计方法遵循了的恰恰是最大熵的原理。 三、最大熵模型的定义 最大熵模型假设分类模型是一个条件概率分布P(Y|X)，X为输入特征，Y为类标。...因此最大熵的的损失函数为： 四、最大熵模型损失函数的优化求解 通过上一节的定义，我们给出最大熵模型的目标函数为： 最大熵模型的目标函数是带有约束的最优化问题，根据上一篇文章拉格朗日对偶性的学习，可以将这个问题转化为无约束最优化的问题
image.png 在本教程中，我们将讨论最大熵文本分类器，也称为MaxEnt分类器。最大熵分类器是自然语言处理，语音和信息检索问题中常用的判别分类器。...请注意，最大熵分类器对于不少文本分类问题（例如情感分析）表现得非常好，它也是我们常用的机器学习API之一。 什么是最大熵分类器？ 最大熵分类器是属于指数模型类的概率分类器。...不像我们在前面的文章中讨论过的朴素贝叶斯分类器，最大熵并不假定这些特征是有条件地相互独立的。MaxEnt基于最大熵原理，并从适合我们训练数据的所有模型中选择具有最大熵的模型。...由于最大熵分类器所做的最小假设，当我们对先前的分布没有任何了解以及做出的假设是不安全的时候，我们通常使用它。此外，当我们不能假定特征间的条件独立性时，使用最大熵分类器。...根据最大熵原理，我们应该选择尽可能接近均匀的模型。
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