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。
实现 已经将项目开源在https://github.com/hankcs/MaxEnt ，请检出Java代码后进行下一步。...String path = "data/train.txt"; MaxEnt maxEnt = new MaxEnt(); maxEnt.loadData(path);...maxEnt.train(200); List fieldList = new ArrayList(); fieldList.add...("Sunny"); // 假如天晴 fieldList.add("Humid"); // 并且湿润 Pair[] result = maxEnt.predict
'' Created on 2017-8-7 根据李航>实现 ''' from collections import defaultdict import math class MaxEnt...self.calprob(features) prob.sort(reverse=True) return prob if __name__ == "__main__": maxent...= MaxEnt() maxent.load_data("input.data") maxent.train(100) prob = maxent.predict("Sunny
, '.')] 3.命名实体识别 # 下载模型：nltk.download('maxent_ne_chunker') nltk.download('maxent_ne_chunker') [nltk_data...] Downloading package maxent_ne_chunker to [nltk_data] C:\Users\yuquanle\AppData\Roaming\nltk_data...[nltk_data] Unzipping chunkers\maxent_ne_chunker.zip.
trainSize=1:10,testSize=11:15,virgin=FALSE) 其次，用多种机器学习算法训练模型： models = train_models(container,algorithms=c("MAXENT...document_summary) analytics@ensemble_summar 结果的交叉验证： N=4 set.seed(2014) cross_validate(container,N,"MAXENT...testSize=161:180,virgin=FALSE) #可以设置removeSparseTerms models = train_models(container,algorithms=c("MAXENT...cross_SVM =cross_validate(container,N,"SVM") cross_GLMNET =cross_validate(container,N,"GLMNET") cross_MAXENT...=cross_validate(container,N,"MAXENT") 与朴素贝叶斯方法相比，其它算法的结果更好，召回精度高于0.95。
1:10, testSize=11:15,virgin=FALSE) 其次，用多种机器学习算法训练模型： models = train_models(container, algorithms=c("MAXENT...document_summary) analytics@ensemble_summar 结果的交叉验证： N=4 set.seed(2014) cross_validate(container,N,"MAXENT...可以看到，maxent的准确性跟朴素贝叶斯是一样的，其它方法的结果准确性更差。这是可以理解的，因为我们给的是一个非常小的数据集。...testSize=161:180,virgin=FALSE) #可以设置removeSparseTerms models = train_models(container, algorithms=c("MAXENT...= cross_validate(container,N,"MAXENT") 与朴素贝叶斯方法相比，其它算法的结果更好，召回精度高于0.95。
TrainingParameters params = new TrainingParameters(); params.put(TrainingParameters.ALGORITHM_PARAM, "MAXENT...来进行自定义标注实体，命名实体的话则在START之后用冒号标明，比如 参数说明 ALGORITHM_PARAMOn the engineering level, using maxent
并通过后台获取消息细节和设备指纹ID（即猛犸ID系统为这些消息赋予的唯一Maxent ID），示意图如下。...具体来说，对在同一设备上发生的用户行为赋予同一个Maxent ID，可以基于Maxent ID将用户行为按设备进行关联，而且不会因为刷机软件对于设备ID修改而改变。...客户可以基于Maxent ID将同一设备发送的注册请求进行关联。通过统计同一Maxent ID发出的贷款请求数，可以有效的发现重复贷款请求行为。
八、SaaS服务商Maxent完成数千万元A轮融资，专注于大数据反欺诈研究 本文由“135编辑器”提供技术支持 成立于2014年的反欺诈SaaS服务商Maxent日前宣布已经获得了由祥峰资本投资的数千万元...A轮融资，据悉，Maxent自成立以来，一直专注于为企业在推广、运营、交易等重要环节提供指纹技术以及大数据反欺诈技术，从有效保护企业信息不受侵害，捉出恶意设备，减少企业经济损失。...本轮融资之后，Maxent将重点投入到反欺诈云服务产品的研发工作上，并且进一步提升大数据反欺诈能力。
, '.')] 3.命名实体识别 # 下载模型：nltk.download('maxent_ne_chunker') nltk.download('maxent_ne_chunker') [nltk_data...] Downloading package maxent_ne_chunker to [nltk_data] C:UsersyuquanleAppDataRoaming ltk_data...
同理当报出 LookupError Resource ***/maxent_treebank_pos_tagger/ ********************************* 对应下载maxent_treebank_pos_tagger
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。...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。最大熵分类器可以用来解决大量的文本分类问题，如语言检测，主题分类，情感分析等。...何时使用MaxEnt文本分类器？ 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。
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。...无论怎样，这些代码的实现，都会有助于对Maxent的理解。推荐后面参考文献[1] 李航老师在本章给出的参考文献中[1, 2]是Berger的文章。 Demo 这部分代码没有LR的说明。...Maxent 参考链接: https://github.com/WenDesi/lihang_book_algorithm/tree/master/maxENT 本来是想在这个代码的基础上更改，但是代码分解的不是非常容易理解
)：bagging集成分类 BOOSTING (caTools:LogitBoost)：Logit Boosting 集成分类 GLMNET(glmnet:glmnet)：基于最大似然的广义线性回归 MAXENT...(maxent:maxent)：最大熵模型 NNET(nnet:nnet) ：神经网络 RF(randomForest:randomForest)：随机森林 SLDA(ipred:slda)：scaled
最短路分词、CRF分词、索引分词、用户自定义词典、词性标注），命名实体识别（中国人名、音译人名、日本人名、地名、实体机构名识别），关键词提取，自动摘要，短语提取，拼音转换，简繁转换，文本推荐，依存句法分析（MaxEnt
一份简明的Python实现： import sys import math from collections import defaultdict class MaxEnt: def __init..._pyx(X) return prob if __name__ == "__main__": maxent = MaxEnt() maxent.load_data('data.txt...') maxent.train() print (maxent.predict("sunny\thot\thigh\tFALSE")) print (maxent.predict...("overcast\thot\thigh\tFALSE")) print (maxent.predict("sunny\tcool\thigh\tTRUE")) sys.exit(0)...最大熵IIS训练算法的Java实现 Fork自https://github.com/tpeng/maxent ，经过实测，hankcs所给的数据训练准确率可达0.7619。
最短路分词、CRF分词、索引分词、用户自定义词调、词性标注），命名实体识别（中国人民、音译人民、日本人民，地名，实体机构名识别），关键词提取，自动摘要，短语提取，拼音转换，简繁转换，文本推荐，依存句法分析（MaxEnt
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