当且仅当X的分布为均匀分布时有H(P)=log|X|。即P(X)=1|X|时熵最大。 2.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。
最大熵模型：不确定性下的智慧选择 在信息论的基石上，信息熵揭示了不确定性与概率之间的微妙关系。事件发生的不确定性越大，即概率越小，其所蕴含的信息量就越丰富。信息熵，作为信息量的期望函数，遵循着减函数的规律：当两个独立事件合并时，信息量等于各自独立部分的总和，这正是对数函数的特性，...
信息熵的概念源自信息论，表示事件的不确定性或信息量。其函数形式是对数函数，表明事件概率越小，信息量越大。信息熵的期望即为整个系统的信息熵。当事件概率分布均匀时，熵达到最大值。最大熵原理选择熵最大的模型。这与决策树划分的目标相反，后者选择熵最小的划分。主要原因是，最大熵原理倾向于提...
python maxentropy模型参数 在Python中,有一个名为"maxentropy"的包可以用于构建最大熵模型。最大熵模型是一种用于解决分类问题的机器学习模型,它基于最大熵原理,在给定一些限制条件下,选择满足这些条件且熵最大的模型。 在maxentropy包中,可以通过创建一个MaxentModel对象来构建最大熵模型,并使用fit方法来训练模型...
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...
这个形式非常简洁，而且与线性回归（采用最小均方误差目标函数）、两类分类（采用cross-entropy目标函数）...
说到底源于sigmoid,或者说exponential family所具有的最佳性质,即maximum entropy的性质。maximum entropy可以给logistic regression一个很好的数学解释。 为什么maximum entropy好呢?entropy翻译过来就是熵,所以maximum entropy也就是最大熵。熵原本是information theory中的概念,用在概率分布上可以表示这个分布中所包含的不确定...
deterministic maximally weighted cycle and that, as the noise amplitude is increased, the critical paths become more random and their distribution over the edges in the precedence graph approaches a highly uniform measure of maximal entropy... J Hook - 《Journal of Applied Probability》 被引量: ...
本文介绍对数线性分类模型,在线性模型的基础上通过复合函数(sigmoid,softmax,entropy )将其映射到概率区间,使用对数损失构建目标函数。 Logistic回归 A、Logistic回归 分类问题可以看作是在回归函数上的一个分类。一般情况下定义二值函数,然而...
Softmax_Cross_Entropy的实现方式如下 \begin{gathered} \log \left(P_{j}\right)=\log \left(\frac{e^{x_{j}}}{\sum_{i=1}^{i} e^{x_{i}}}\right) \\ =\log \left(e^{x_{j}}\right)-\log \left(\sum_{i=1}^{n} e^{x_{i}}\right) \\ =x_{j}-\log \left(\sum_{...