https://blog.csdn.net/u014688145/article/details/55003910 最大熵模型与GIS ，IIS算法 前言 在学习最大熵模型时，令我最大的困惑点在于它一些公式的物理含义是什么...Code Time 模型学习的最优算法GIS 以下内容摘自博文【码农场-逻辑斯谛回归与最大熵模型】 常用的方法有改进的迭代尺度法、梯度下降法、牛顿法或拟牛顿法，牛顿法或拟牛顿法一般收敛速度更快。...GIS的算法流程如下： 1.初始化所有wiw_i为任意值，一般可以设置为0，即： w(0)i=0,i∈{1,2,3,......其中C一般取所有样本数据中最大的特征数量。 最原始的最大熵模型的训练方法是一种称为通用迭代算法 GIS(generalized iterative scaling) 的迭代 算法。...模型学习的最优算法IIS 《统计学习方法》关于IIS的理论推导写了一大堆，在博文【码农场-逻辑斯谛回归与最大熵模型】也全部推导过一遍了，所以具体的细节就不再赘述了。
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。...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。...逻辑斯谛回归模型和最大熵模型学习归结为以似然函数为目标函数的最优化问题，通常通过迭代算法求解。...目标函数 逻辑斯谛回归模型 图片 最大熵模型 改进的迭代尺度法（IIS） 改进的迭代尺度法(improved iterative scaling,IIS)是一种最大熵模型学习的最优化算法。
已获 深度学习这件小事 授权 作者 刘建平Pinard zenRRan略有改动 最大熵模型(maximum entropy model， 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...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。...由于IIS一般只用于最大熵模型，适用范围不广泛，这里就不详述算法过程了，感兴趣的朋友可以直接参考IIS的论文The improved iterative scaling algorithm: A gentle...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。
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....C\mathcal{C}C 中条件熵 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
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。...对于最大熵模型还有一种专用的优化方法，叫做改进的迭代尺度法。 五、最大熵模型的优缺点 优点： 1. 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。
最大熵模型(maximum entropy model， 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。...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$H(P)$。...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。
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
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
例子3：跟踪算法 生成模型：一般是学习一个代表目标的模型，然后通过它去搜索图像区域，然后最小化重构误差。...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)。...最原始的最大熵模型的训练方法是一种称为通用迭代算法 GIS(generalized iterative scaling) 的迭代算法。...GIS 的原理并不复杂，就是用第N次迭代的模型来估算每个特征在训练数据中的分布。大致可以概括为以下几个步骤： 假定第零次迭代的初始模型为等概率的均匀分布。...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
一.有趣的熵 二.熵的表示 三.最大熵模型
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。
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。...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)),......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...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。
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...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。...为最大熵模型量身定制的两个最优化方法分别是通用迭代尺度法(GIS)和改进的迭代尺度法(IIS)。 GIS算法 ? IIS算法 ? 参 考 资 料 李航. 统计学习方法[M]....《最大熵-IIS(Improved Iterative Scaling)训练算法的Java实现》 《如何理解最大熵模型里面的特征?》 ?
——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。...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。...或者说，之前你们学的极大似然，物理意义就是交叉熵最小，就是最大熵模型用拉格朗日乘子法求解以后得到的解，略去了求解步骤罢了。
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？...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。...GIS算法 定义λi为特征函数i的拉格朗日乘子，C为每个事件最多有多少个特征，log中的分子与分母分别表示经验分布期望与模型估计期望。 GIS算法用第N次迭代的模型来估算每个特征在训练数据中的分布。
最大熵模型 很奇怪，为什么会把最大熵模型放到这，原因很简单，它和Logistic回归和SoftMax回归实在是惊人的相似，同属于对数线性模型。 A、熵的概念 ?...有互信息和相对熵的定义有下式： 关于熵的介绍就到此，不细究，虽然上面的这些定义在机器学习中都会遇到，不过后面涉及到的主要还是熵和条件熵，互信息。 B、最大熵模型 最大熵原理是概率模型学习中的一个准则。...最大熵原理认为，学习概率模型时，在所有可能的概率模型分布中（满足所有条件下），熵最大的模型是最好的模型。...（这与最大化对数似然函数完全相反），同时最大熵模型中有约束条件。...最大熵模型的优化问题： 最大熵模型从拉格朗日乘子法最大化对偶函数，还是从最大化对数似然函数，其目标函数如下： 常用的梯度优化算法都可以，另外对于最大熵模型也有专门的算法有GIS IIS 算法 。
最大熵原理认为学习概率模型时，熵最大的模型是最好的模型。 设离散随机变量X的概率分布是P(X)，则其熵是 ? ?...最大熵模型定义 首先考虑模型应满足的条件，给定训练数据集，可确定联合分布P（X,Y）的经验分布和边缘分布P（X）的经验分布 ? ? 最大熵模型的学习 ?
Maximum Entropy 模型 2.1 最大熵原理 最大熵原理认为，学习概率模型时，在所有可能的概率模型（分布）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，所以，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。...最大的模型称为最大熵模型，对数为自然对数 eee 2.3 最大熵模型的学习 学习过程就是约束最优化问题。...红色部分就是最大熵模型， ω\omegaω 是ME模型中的参数向量。...（最大熵模型）。
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