最大熵模型(Maximum Entropy Models)具体分析

因为本篇文章公式较多,csdn博客不同意复制公式,假设将公式一一保存为图片在上传太繁琐了,就用word排好版后整页转为图片传上来了.如有错误之处.欢迎指正.…

最大熵模型 Maximum Entropy Model

熵的概念在统计学习与机器学习中真是很重要,熵的介绍在这里:信息熵 Information Theory .今天的主题是最大熵模型(Maximum Entropy Model,以下简称MaxEnt),MaxEnt 是概率模型学习中一个准则,其思想为:在学习概率模型时,所有可能的模型中熵最大的模型是最好的模型:若概率模型需要满足一些约束,则最大熵原理就是在满足已知约束的条件集合中选择熵最大模型.最大熵原理指出,对一个随机事件的概率分布进行预测时,预测应当满足全部已知的约束,而对未知的情况不要做任何主…

逻辑斯特回归（logistic regression）与最大熵模型(maximum entropy model)

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Maximum Entropy Model(最大熵模型)初理解

0,熵的描述熵(entropy)指的是体系的混沌的程度(可也理解为一个随机变量的不确定性),它在控制论.概率论.数论.天体物理.生命科学等领域都有重要应用,在不同的学科中也有引申出的更为具体的定义,是各领域十分重要的参量.熵由鲁道夫·克劳修斯(Rudolf Clausius)提出,并应用在热力学中.后来在,克劳德·艾尔伍德·香农(Claude Elwood Shannon)第一次将熵的概念引入到信息论中来.----baidu 下面我们将从随机变量开始一步一步慢慢理解熵. 1,随机变量(rand…

最大熵模型The Maximum Entropy

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/52789149 最大熵模型相关的基础知识 [概率论:基本概念CDF.PDF] [信息论:熵与互信息] [最优化方法:拉格朗日乘数法] [参数估计:贝叶斯思想和贝叶斯参数估计] [参数估计:最大似然估计MLE] 皮皮blog 最大熵模型The Maximum Entropy 最大熵原理是在1957 年由E.T.Jaynes 提出的,其主要思想是,在只掌握关于未知分布的部分知识时,应该选取符合这些知识但熵…

最大熵模型（Maximum Etropy）—— 熵，条件熵，联合熵，相对熵，互信息及其关系，最大熵模型。。

引入1:随机变量函数的分布给定X的概率密度函数为fX(x), 若Y = aX, a是某正实数,求Y得概率密度函数fY(y). 解:令X的累积概率为FX(x), Y的累积概率为FY(y). 则 FY(y) = P(Y <= y) = P(aX <= y) = P(X <= y/a) = FX(y/a), 则 fY(y) = d(FX(y/a)) / dy = 1/a * fX(x/a) 引入2:如何定义信息量某事件发生的概率小,则该事件的信息量大: 如果两个事件X和Y独立,即p(xy)…

class-逻辑回归与最大熵模型

我们知道,线性回归能够进行简单的分类,但是它有一个问题是分类的范围问题,只有加上一个逻辑函数,才能使得其概率值位于0到1之间,因此本次介绍逻辑回归问题.同时,最大熵模型也是对数线性模型,在介绍最大熵模型的同时需要了解拉格朗日对偶法对约束最优化问题的求解,在文章末有几个关于牛顿法的链接,可供拓展阅读. 内容: 1 logistic regression model1.1 logistic distribution1.2 binary logistic regression model1.3 模…

Maximum Entropy Population-Based Training for Zero-Shot Human-AI Coordination

原文:https://www.cnblogs.com/Twobox/p/16791412.html 熵熵:表述一个概率分布的不确定性.例如一个不倒翁和一个魔方抛到地上,看他们平稳后状态.很明显,魔方可能有6种状态,而不倒翁很大可能就一个状态,那么我们说在这种情况下,不倒翁的确定性高于魔方.也就是魔方的熵大于另外一个.那么我看表达式: $H(p)=-\sum_i^n P_i logP_i$ 很明显,当p的概率是0或1时,没有不确定性,熵值为0.当为0.5时,熵最大,最不确定. 相对熵 htt…

最大熵模型（MEM）

1. 最大熵原理最大熵Max Entropy原理:学习概率模型时,在所有可能的概率模型(即概率分布)中,熵最大的模型是最好的模型. 通常还有其他已知条件来确定概率模型的集合,因此最大熵原理为:在满足已知条件的情况下,选取熵最大的模型. 在满足已知条件前提下,如果没有更多的信息,则那些不确定部分都是“等可能的”.而等可能性通过熵最大化来刻画. 最大熵原理选取熵最大的模型,而决策树的划分目标选取熵最小的划分.原因在于: 最大熵原理认为在满足已知条件之后,选择不确定性最大(即:不确定的部分是等可能…

统计学习方法6—logistic回归和最大熵模型

目录 logistic回归和最大熵模型 1. logistic回归模型 1.1 logistic分布 1.2 二项logistic回归模型 1.3 模型参数估计 2. 最大熵模型 2.1 最大熵原理 2.2 最大熵模型 2.3 最大熵模型的学习 3. 极大似然估计 4. 最大熵与logistic回归的关系 5. 总结 6. Reference logistic回归和最大熵模型 1. logistic回归模型 logistic回归是一种广义线性回归(generalized linear mod…

softmax为什么使用指数函数？（最大熵模型的理解）

解释1: 他的假设服从指数分布族解释2: 最大熵模型,即softmax分类是最大熵模型的结果. 关于最大熵模型,网上很多介绍: 在已知部分知识的前提下,关于未知分布最合理的推断就是符合已知知识最不确定或最随机的推断,其原则是承认已知事物(知识),且对未知事物不做任何假设,没有任何偏见. 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. 参考网址: https://blog.csdn.net/xg123321123/article/details/54286514 对于输…

JPMML解析PMML模型并导入数据进行分析生成结果

JPMML解析Random Forest模型并使用其预测分析导入Jar包 maven 的pom.xml文件中添加jpmml的依赖 <dependency> <groupId>org.jpmml</groupId> <artifactId>pmml-evaluator</artifactId> <version>1.3.7</version> </dependency> 具体实现代码模型读取类 import…

逻辑斯蒂回归3 -- 最大熵模型之改进的迭代尺度法(IIS)

声明: 1,本篇为个人对<2012.李航.统计学习方法.pdf>的学习总结,不得用作商用.欢迎转载,但请注明出处(即:本帖地址). 2,因为本人在学习初始时有非常多数学知识都已忘记.所以为了弄懂当中的内容查阅了非常多资料,所以里面应该会有引用其它帖子的小部分内容,假设原作者看到能够私信我,我会将您的帖子的地址付到以下. 3.假设有内容错误或不准确欢迎大家指正. 4.假设能帮到你,那真是太好了. IIS的推导过程 IIS是一种最大熵学习模型的最优化算法.其推导步骤例如以下: 目标是通过极大似然预…

YII用户注冊和用户登录（三）之模型中规则制定和分析

3 模型中规则制定和分析 YII模型主要分为两类,一个数据模型,处理和数据库相关的增删改查.继承CActiveRecord.还有一个是表单模型,继承CFormModel.不与数据库进行交互.操作与数据模型保持一致. 先分析数据模型: 数据模型基本包括四个方法.这里有两个须要注意的地方: 1 还记得视图中有确认password选项吗?数据库中没有这一个字段,不进行处理的话.程序会报错处理方法:声明这样变量,并将这个变量进行label映射例如以下: public $password2; // /…

Soft Actor-Critic: Off-Policy Maximum Entropy Deep Reinforcement Learning with a Stochastic Actor

Soft Actor-Critic: Off-Policy Maximum Entropy Deep Reinforcement Learning with a Stochastic Actor 2019-07-15 22:23:02 Paper: https://arxiv.org/pdf/1801.01290.pdf or Updated Version: https://arxiv.org/pdf/1812.05905.pdf Project: https://sites.google.c…

100天搞定机器学习|Day55 最大熵模型

1.熵的定义熵最早是一个物理学概念,由克劳修斯于1854年提出,它是描述事物无序性的参数,跟热力学第二定律的宏观方向性有关:在不加外力的情况下,总是往混乱状态改变.熵增是宇宙的基本定律,自然的有序状态会自发的逐步变为混沌状态. 1948年,香农将熵的概念引申到信道通信的过程中,从而开创了"信息论"这门学科.香农用"信息熵"来描述随机变量的不确定程度,也即信息量的数学期望. 关于信息熵.条件熵.联合熵.互信息.相对熵.交叉熵请点击蓝字直达 2.最大熵模型这里引用吴…

[iTyran原创]iPhone中OpenGL ES显示3DS MAX模型之一：OBJ格式分析

[iTyran原创]iPhone中OpenGL ES显示3DS MAX模型之一:OBJ文件格式分析作者:yuezang - iTyran 在iOS的3D开发中常常需要导入通过3DS MAX之类的3D设计软件生成的模型.因为OpenGL ES是不能直接读取这些文件的,所以常常需要开发人员增加接口来导入.通常的做法是在建模软件中建立3D模型之后在OpenGL ES中导入并进行控制. 3DS MAX通常的保存格式有*.max(现在生成的版本的格式),*.3ds(低版本的3ds Max生成…

编译ONNX模型Compile ONNX Models

编译ONNX模型Compile ONNX Models 本文是一篇介绍如何使用Relay部署ONNX模型的说明. 首先,必须安装ONNX包. 一个快速的解决方案是安装protobuf编译器,然后 pip install onnx –user 或者参考官方网站: https://github.com/onnx/onnx import onnx import numpy as np import tvm from tvm import te import tvm.relay as relay fro…

最大熵原理（The Maximum Entropy Principle）

https://wanghuaishi.wordpress.com/2017/02/21/%E5%9B%BE%E8%A7%A3%E6%9C%80%E5%A4%A7%E7%86%B5%E5%8E%9F%E7%90%86%EF%BC%88the-maximum-entropy-principle%EF%BC%89/ 这个“熵“并不是指热力学上熵的概念,而是由信息论男神克劳德·艾尔伍德·香农(Claude Elwood Shannon )在1948年提出的“信息熵“,用来描述信息的不确定程度. 信息熵…

Maximum Entropy Markov Models for Information Extraction and Segmentation

1.The use of state-observation transition functions rather than the separate transition and observation functions in HMMs allows us to model transitions in terms of multiple, nonindependent features of observations, which we believe to be the most va…

隐马尔科夫模型(Hidden Markov Models)

链接汇总 http://www.csie.ntnu.edu.tw/~u91029/HiddenMarkovModel.html 演算法笔记 http://read.pudn.com/downloads133/doc/fileformat/568756/HMM-DL.pdf本文讲述了 HMM原理,方法,典型应用 http://www.cnblogs.com/tsingke/p/3923169.html HMM(隐马尔科夫模型)基本原理及其实现 http://wenku.baidu.com/lin…

隐马尔科夫模型(Hidden Markov Models) 系列之三

转自:http://blog.csdn.net/eaglex/article/details/6418219 隐马尔科夫模型(Hidden Markov Models) 定义隐马尔科夫模型可以用一个三元组(π,A,B)来定义: π 表示初始状态概率的向量 A =(aij)(隐藏状态的)转移矩阵P(Xit|Xj(t-1))t-1时刻是j而t时刻是i的概率 B =(bij)混淆矩阵 P(Yi|Xj)在某个时刻因隐藏状态为Xj而观察状态为Yi的概率值得注意的是,在状态转移矩阵中的每个概率都是时间无…

Django模型类之models字段类型和参数以及元数据meta

models之字段类型和参数示例: # class Test(models.Model): # courses_test # """测试学习用""" # # Auto = models.AutoField() # 自增长字段 # # BigAuto = models.BigAutoField() # # # 二进制数据 # Binary = models.BinaryField() # # # 布尔型 # Boolean = models.Bo…

隐马尔科夫模型(Hidden Markov Models) 系列之五

转自:http://blog.csdn.net/eaglex/article/details/6458541 维特比算法(Viterbi Algorithm) 找到可能性最大的隐藏序列通常我们都有一个特定的HMM,然后根据一个可观察序列去找到最可能生成这个可观察序列的隐藏序列. 1.穷举搜索我们可以在下图中看到每个状态和观察的关系. 通过计算所有可能的隐藏序列的概率,我们可以找到一个可能性最大的隐藏序列,这个可能性最大的隐藏序列最大化了Pr(observed sequence | hidde…

隐马尔科夫模型(Hidden Markov Models) 系列之一

转自:http://blog.csdn.net/eaglex/article/details/6376826 介绍(introduction) 通常我们总是对寻找某一段时间上的模式感兴趣,这些模式可能出现在很多领域:一个人在使用电脑的时候使用的命令的序列模式:一句话中的单词的序列:口语中的音素序列.总之能产生一系列事件的地方都能产生有用的模式. 考虑一个最简单的情况:有人(柯南?)试图从一块海藻来推断天气的情况.一些民间的传说认为“soggy”的海藻意味着潮湿(wet)的天气,“dry”的海藻预…