最大熵算法是一种用于分类和预测问题的机器学习算法。其目的是找到最大熵模型,即使得在给定一些约束条件下,所有可能的分类或预测结果的熵最大的模型。这个算法最初被用于自然语言处理领域中的词性标注问题。 最大熵算法的基本思想是一种最小偏差原则,即首先假设一个“最坏”的情况,然后逐步“修正”直到得到最好的...
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。因而最大熵模型指出,在预测一个样本或者一个事件的概率分布时,首先应当满足所有的约束条件,进而对未知的情况不做任何的主观假设。
式中,|X|是x的取值个数,当且仅当X的分布是均匀分布时,右边的等号成立,也就是说,当X服从均匀分布时,熵最大。 1.1 最大熵模型的定义 最大熵原理是概率模型学习的一个准则,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,熵最大的模型是最好的模型。条件概率是机器学习模型的一种表现形式,学...
5. 小结本文介绍基于条件概率分类的两种模型算法:logistic回归模型与最大熵模型,其中,logistic回归模型是基于最大似然函数估计模型P(y|x),最大熵模型是基于熵这一指标估计模型P(y|x)。 参考李航《统计学习方法》 来源:深度学习初学者 关注公众号了解更多 会员申请 请...
学习算法 改进的迭代尺度法(IIS) 拟牛顿法(BFGS) 连续型数据 概率函数 求和转积分 最终解 模型优缺点 优点 缺点 references 更详细及更好的排版内容欢迎查看本人博客文章:分类算法-最大熵模型 | citisy的炼丹房 实现代码传送门 最大熵模型(Maximum Entropy Model)是一种基于系统能量分析的分类算法。 输入输出 训...
2 最大熵与EM算法 2.1 最大熵 2.1.1 熵 2.1.2 相对熵(KL散度) 2.1.3 交叉熵 2.1.4 信息增益 2.2 最大熵模型 2.2.1 原则 2.2.2 概述 2.2.3 目标函数 给定x,在训练过程中预测结果和给定的标签一致就为1 2.3 EM算法 2.3.1 基础 2.3.2 概述 ...
首先,最大熵算法是干什么的呢?通常是用来预计一个分布,至于把分布预计出来之后用来干什么,那要视详细问题而定。 那这里的“熵”是什么意思呢?它是指信息熵,一个分布的均匀程度能够用熵的大小来衡量。熵越大,就越均匀。而最大熵就是要求在满足特定约束下,分布 ...
5. 小结本文介绍基于条件概率分类的两种模型算法:logistic回归模型与最大熵模型,其中,logistic回归模型是基于最大似然函数估计模型P(y|x),最大熵模型是基于熵这一指标估计模型P(y|x)。 参考李航《统计学习方法》 来源:深度学习初学者 END 编辑 / 马志炜 审核/王漫桢 复核/ 孙天...
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,大致可以概括为以下几个步骤: 1. 假定第零次迭代的初始模型为等概率的均匀分布。 2. 用第 N 次迭代的模型来估算每种信息特征在训练数据中的分布,如果超过了实际的,就把相应的模型参数...
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...