最大熵与EM算法
一、熵、联合熵(相当于并集)、条件熵、互信息
1.熵是什么?
(0)信息量:信息的度量p(xi)。信息量和概率成反比,熵是信息量的期望。 X是一个随机变量,可能取值有很多个。熵是信息量的期望。熵反应的是不确定性,如果不确定性越高,熵越高,概率越低。熵是可以大于1的,但是概率是不可以大于1的
(1)物理学中的熵
(2)信息论中的熵
(3)熵相关概念Venn图
(4)联合熵:并集。
2.
3.
二、相对熵(KL散度)
三、交叉熵(cross-entropy)
四、信息增益(有些小疑惑)
五、最大熵模型
最大熵与EM算法的更多相关文章
- 最大熵模型和EM算法
一.极大似然已经发生的事件是独立重复事件,符合同一分布已经发生的时间是可能性(似然)的事件利用这两个假设,已经发生时间的联合密度值就最大,所以就可以求出总体分布f中参数θ 用极大似然进行机器学习有监督 ...
- 机器学习优化算法之EM算法
EM算法简介 EM算法其实是一类算法的总称.EM算法分为E-Step和M-Step两步.EM算法的应用范围很广,基本机器学习需要迭代优化参数的模型在优化时都可以使用EM算法. EM算法的思想和过程 E ...
- 学习笔记——EM算法
EM算法是一种迭代算法,用于含有隐变量(hidden variable)的概率模型参数的极大似然估计,或极大后验概率估计.EM算法的每次迭代由两步组成:E步,求期望(expectation):M步,求 ...
- K-Means聚类和EM算法复习总结
摘要: 1.算法概述 2.算法推导 3.算法特性及优缺点 4.注意事项 5.实现和具体例子 6.适用场合 内容: 1.算法概述 k-means算法是一种得到最广泛使用的聚类算法. 它是将各个聚类子集内 ...
- EM算法总结
EM算法总结 - The EM Algorithm EM是我一直想深入学习的算法之一,第一次听说是在NLP课中的HMM那一节,为了解决HMM的参数估计问题,使用了EM算法.在之后的MT中的词对齐中也用 ...
- GMM的EM算法实现
转自:http://blog.csdn.net/abcjennifer/article/details/8198352 在聚类算法K-Means, K-Medoids, GMM, Spectral c ...
- EM算法(4):EM算法证明
目录 EM算法(1):K-means 算法 EM算法(2):GMM训练算法 EM算法(3):EM算法运用 EM算法(4):EM算法证明 EM算法(4):EM算法证明 1. 概述 上一篇博客我们已经讲过 ...
- EM算法(3):EM算法运用
目录 EM算法(1):K-means 算法 EM算法(2):GMM训练算法 EM算法(3):EM算法运用 EM算法(4):EM算法证明 EM算法(3):EM算法运用 1. 内容 EM算法全称为 Exp ...
- EM算法(2):GMM训练算法
目录 EM算法(1):K-means 算法 EM算法(2):GMM训练算法 EM算法(3):EM算法运用 EM算法(4):EM算法证明 EM算法(2):GMM训练算法 1. 简介 GMM模型全称为Ga ...
随机推荐
- 使用R进行方差分析
eff=c(58.2,52.6,56.2,41.2,65.3,60.8,49.1,42.8,54.1,50.5,51.6,48.4,60.1,58.3,70.9,73.2,39.2,40.7,75.8 ...
- Python--安装第三方库的方法
一:安装方法(以numpy为例,安装其他包把numpy改为包名即可) 1.有设置python包中pip.exe环境变量的情况下 同时按住win+R输入cmd打开cmd,直接输入pip install ...
- Hadoop之集群搭建
准备 需要准备多台主机(已经安装并且配置好hadoop和jdk) 需要配置ssh免密服务 下面我们开始进行配置,拿到已经准备好的主机,主机名分别为: centos101 centos102 cento ...
- 【git】本地git bash连接远程库github
重要参考: https://www.liaoxuefeng.com/wiki/896043488029600 https://segmentfault.com/a/1190000003728094 正 ...
- LeetCode 74. 搜索二维矩阵(Search a 2D Matrix)
题目描述 编写一个高效的算法来判断 m x n 矩阵中,是否存在一个目标值.该矩阵具有如下特性: 每行中的整数从左到右按升序排列. 每行的第一个整数大于前一行的最后一个整数. 示例 1: 输入: ma ...
- 1.1 DAL数据访问层
分布式(Distributed)数据访问层(Data Access Layer),简称DAL,是利用MySQL Proxy.Memcached.集群等技术优点而构建的一个架构系统.主要目的是解决高并发 ...
- Kotlin概述
Kotlin 是一个基于 JVM 的新的编程语言,由 JetBrains 开发. Kotlin可以编译成Java字节码,也可以编译成JavaScript,方便在没有JVM的设备上运行. JetBrai ...
- Checkbox 多选框
Checkbox 多选框 一组备选项中进行多选 ¶基础用法 单独使用可以表示两种状态之间的切换,写在标签中的内容为 checkbox 按钮后的介绍. 在el-checkbox元素中定义v-model绑 ...
- office 安装破解
1. 打开Office Tool Plus.exe部署 2. 添加产品 `excel` `prowerpoint` `word` 3. 选择安装文件管理 选择下载安装 4.安装完成后点击开始部署 5. ...
- 【神经网络与深度学习】【Qt开发】【VS开发】从caffe-windows-visual studio2013到Qt5.7使用caffemodel进行分类的移植过程
[神经网络与深度学习][CUDA开发][VS开发]Caffe+VS2013+CUDA7.5+cuDNN配置成功后的第一次训练过程记录<二> 标签:[神经网络与深度学习] [CUDA开发] ...