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值最大的概率分布。因为在这种情况下，符合已知知识的概率分布可能不止一个。我们知道，熵定义的实际上是一个随机变量的不确定性，熵最大的时候，说明随机变量最不确定，换句话说，也就是...
至此,我们可以给出最大熵模型的完整描述了。对于给定的数据集T,特征函数f i (x,y),i=1,…,n,最大熵模型就是求解模型集合C中条件熵最大的模型: 四、最大熵模型的学习 最大熵模型的学习过程就是求解最大熵模型的过程。求解约束最优化问题(3.12),(3.13)所得的解就是最大熵模型学习的解。思路如下: 利用...
每一个概率分布都会有一个熵,此时,所谓的最大熵,就是最大化这些所有的概率分布的熵的和,由于每个x都有一个经验概率P~(x),我们还需要对所有这些熵进行加权求和,以此表示哪一个概率分布的熵的最大化更加重要。
通俗理解最大熵,在已知的条件和未知条件下,假设未知条件概率都一样,我们建立模型优化参数。熵起源于热力物理学,引入到信息论里度量的是包含信息量的多少。最大熵表示包含最多信息的情况。 熵的定义: H = -\su…
最大熵所属现代词，指的是天文学专有名词。内容简介 “最大熵”是天文学专有名词。来自中国天文学名词审定委员会审定发布的天文学专有名词中文译名，词条译名和中英文解释数据版权由天文学名词委所有。中文译名最大熵 英文原名/注释maximumentropy 补充说明 “英汉天文学名词数据库”（以下简称“天文名词库”）是由...
最大熵法谱估值对未知数据的假定 一个平稳的随机序列，可以用周期图法对其功率谱进行估值。这种估值方法隐含着假定未知数据是已知数据的周期性重复。现有的线性谱估计方法是假定未知数据的自相关函数值为零，这种人为假定带来的误差较大。最大熵法是利用已知的自相关函数值来外推未知的自相关函数值，去除了对未知...
最大熵模型（Maximum Entropy Model，MaxEnt）是一种基于信息论原理的统计建模方法，广泛应用于自然语言处理、机器学习、数据挖掘等多个领域。该模型由E.T. Jaynes于20世纪50年代提出，其核心思想是在满足已知事实或约束条件下，选择具有最大熵的概率分布作为模型。熵是不确定性或信息量的度量，最大熵模型因此寻求最...
最大熵原理是在1957 年由E.T.Jaynes 提出的,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值最大的概率分布。因为在这种情况下,符合已知知识的概率分布可能不止一个。熵最大的时候,说明随机变量最不确定,也就是随机变量最随机,对其行为做准确预测最困难。那么最大熵原理的实质就是,在已知部分知识的...
信息熵 在一个未知系统中,对于所有可能发生的随机事件通常的做法是将其设置成相同的概率pi,均分,此时系统的信息熵最大,这个也就是最大熵原则,表示系统的混乱程度也就越大。 在机器学习的假设前提中,只有部分已知事实,也就是训练用的数据集,需要去预测真实的未知的系统,这个时候就要用到最大熵原则进行估计。