通俗理解最大熵模型

最大熵模型与GIS ,IIS算法 关于最大熵模型的严重困惑:为什么没有解析解? 如何理解最大熵模型里面的特征? 最大熵模型中特征函数f(x,y)的期望如何计算? 条件熵推导: IIS(Improved Iterative Scaling)改进的迭代尺度法

OSI七层模式简单通俗理解 这个模型学了好多次,总是记不住.今天又看了一遍,发现用历史推演的角度去看问题会更有逻辑,更好记.本文不一定严谨,可能有错漏,主要是抛砖引玉,帮助记性不好的人.总体来说,OSI模型是从底层往上层发展出来的. 这个模型推出的最开始,是是因为美国人有两台机器之间进行通信的需求. 需求1: 科学家要解决的第一个问题是,两个硬件之间怎么通信.具体就是一台发些比特流,然后另一台能收到. 于是,科学家发明了物理层: 主要定义物理设备标准,如网线的接口类型.光纤的接口类型.各种传输介

0 前言 看完前面几篇简单的文章后,思路还是不清晰了,但是稍微理解了LDA,下面@Hcy开始详细进入boss篇.其中文章可以分为下述5个步骤: 一个函数:gamma函数 四个分布:二项分布.多项分布.beta分布.Dirichlet分布 一个概念和一个理念:共轭先验和贝叶斯框架 两个模型:pLSA.LDA(在本文第4 部分阐述) 一个采样:Gibbs采样 本文便按照上述5个步骤来阐述,希望读者看完本文后,能对LDA有个尽量清晰完整的了解.同时,本文基于邹博讲LDA的PPT.rickjin的LDA

七月在线4月机器学习算法班课程笔记--No.8 1. 统计学习基础回顾 1.1 先验概率与后验概率 先验概率:根据以往经验和分析得到的概率,如全概率公式,它往往作为"由因求果"问题中的"因"出现. 后验概率:依据得到"结果"信息所计算出的最有可能是那种事件发生,如贝叶斯公式中的,是"执果寻因"问题中的"因".后验概率可以根据通过贝叶斯公式,用先验概率和似然函数计算出来. 贝叶斯定理:假设B1,B2,...,

我的理解:在限制的条件下,根据已知情况求解未知情况,最优解的选择就是使得未知的熵最大的那个概率 我们在投资时常常讲不要把所有的鸡蛋放在一个篮子里,这样可以降低风险.在信息处理中,这个原理同样适用.在数学上,这个原理称为最大熵原理(the maximum entropy principle). 让我们看一个拼音转汉字的简单的例子.假如输入的拼音是"wang-xiao-bo",利用语言模型,根据有限的上下文(比如前两个词),我们能给出两个最常见的名字"王小波"和&quo

最近两天简单看了下最大熵模型,特此做简单笔记,后续继续补充.最大熵模型是自然语言处理(NLP, nature language processing)被广泛运用,比如文本分类等.主要从分为三个方面,一:熵的数学定义:二:熵数学形式化定义的来源:三:最大熵模型. 注意:这里的熵都是指信息熵. 一:熵的数学定义: 下面分别给出熵.联合熵.条件熵.相对熵.互信息的定义. 熵:如果一个随机变量X的可能取值为X = {x1, x2,-, xk},其概率分布为P(X = xi) = pi(i= 1,2, .

  生活中我们经常听到人们说"不要把鸡蛋放到一个篮子里",这样可以降低风险.深究一下,这是为什么呢?其实,这里边包含了所谓的最大熵原理(The Maximum Entropy Principle).本文为一则读书笔记,将对最大熵原理以及由此导出的最大熵模型进行介绍,重点给出其中所涉及数学公式的理解和详细推导. 相关链接 最大熵学习笔记(零)目录和引言 最大熵学习笔记(一)预备知识 最大熵学习笔记(二)最大熵原理 最大熵学习笔记(三)最大熵模型 最大熵学习笔记(四)模型求解 最大熵学习笔

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.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.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. 熵和条件熵的回顾 在决策树算法原理(上)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

逻辑回归 因变量随着自变量变化而变化. 多重线性回归是用回归方程描述一个因变量与多个自变量的依存关系,简称多重回归,其基本形式为:Y= a + bX1+CX2+*+NXn. 二项分布即重复n次独立的伯努利试验.在每次试验中只有两种可能的结果,而且两种结果发生与否互相对立,并且相互独立,与其它各次试验结果无关,事件发生与否的概率在每一次独立试验中都保持不变,则这一系列试验总称为n重伯努利实验,当试验次数为1时,二项分布服从0-1分布. 逻辑分布 二项逻辑回归 如何求逻辑回归中的参数W 首先介绍似然