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最大熵模型的简单理解

发布时间:2019-06-10 15:53 来源:未知 编辑:admin

  在只掌握了关于未知分布的部分信息的情况下,符合已知知识分布的概率分布可能有多个,但是熵值最大的概率分布最真实低反映了事件的分布情况。

  最大熵原理指出,当我们需要对一个随机事件的概率分布进行预测时,我们的预测应当满足全部已知的条件,而对未知的情况不要做任何主观假设。在这种情况下,概率分布最均匀,预测的风险最小。因为这时概率分布的信息熵最大,所以人们称这种模型叫“最大熵模型”。我们常说,不要把所有的鸡蛋放在一个篮子里,其实就是最大熵原理的一个朴素的说法,因为当我们遇到不确定性时,就要保留各种可能性。说白了,就是要保留全部的不确定性,将风险降到最小。----摘自《Google黑板报》作者:吴军

  例如:假设随机变量X有5个取值{A,B,C,D,E},需要估算每个值的概率。

  满足以上限制条件的概率分布由无穷多个,在缺少其他信息的情况下,合理的方法是认为A和B等概率,C、D和E等概率,所以

  此处“认为A和B等概率,C、D和E等概率”就用到了最大熵原理。当变量服从均匀分布的时候,熵最大。

  那么最大熵原理的实质就是,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,这是我们可以作出的唯一不偏不倚的选择,任何其它的选择都意味着我们增加了其它的约束和假设,这些约束和假设根据我们掌握的信息无法作出。-百度百科“最大熵原理”。

  根据最大熵模型的思想,模型的形成需要遵从两点要求:熵最大和满足所有已知条件。由此可以得到

  1.      与训练语料保持一致性的含义:特征fi在先验分布和在模型分布上面的期望值是相等的。

  基本思想是迭代模型参数λ,使得每次迭代的似然函数值增大,具体做法是提高对数似然函数改变量的下界。

  一、最大熵原理概念:对于随机变量X,其概率分布为P(X),一般在约束条件下会有无数P(X)存在。最大熵原理就是在所有符合约束条件的P(X)中,熵最大的模型即为最优模型。二、最大熵模型最大熵模型,就是基...博文来自:ThisWhoIam的博客

  最大熵是模型学习的一个准则,将其推广到分类问题就是最大熵模型。基于最大熵原理的分类器是以最大化事件概率的熵值下,求出对应的分布参数值,即最大熵模型的目标函数是模型概率熵。为什么最大化熵值能够得到一个可...博文来自:side_two的博客

  大家好,最近在入门机器学习的相关知识,最近在看李航的书籍《统计学习方法》,觉得这本书讲的比较系统,所以想和大家一起通过文字来理解讨论书中的知识点,如果觉得下面哪里讲的不好或者不正确,希望大家积极反馈...博文来自:szq34_2008的专栏

  生活中我们经常听到人们说“不要把鸡蛋放到一个篮子里”,这样可以降低风险。深究一下,这是为什么呢?其实,这里边包含了所谓的最大熵原理(TheMaximumEntropyPrinciple)。本文为一则读...博文来自:peghoty

  最大熵模型是一种综合模型,即我们知道很多关于一个东西的先验知识,然后用最大熵公式计算出来。很类似机器学习中的组合提升模型。    下面举一个最大熵模型的例子。我们看一个拼音转汉字的简单的例子。假如输入...博文来自:changdejie的专栏

  基于熵的特征提取一、引言最近一直在研究自然语言处理、文本分析相关的问题,看了不少论文,数据分析是一个非常有意思的东西,故准备写一些博文来分享近来的一点心得。先来看一个有意思的例子,假设拥有很多用户手机...博文来自:dong_lxkm的博客

  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(ClaudeElwoodShannon)在1948年提出的“信息熵“,用来描述信息的不确定程度。信息熵公式:这个听起来很神奇...博文来自:扬子落木

  一、最大熵原理    最大熵原理是概率模型学习的一个准则。最大熵原理认为,在学习概率模型时,在所有可能的概率分布中,熵最大的模型是最好的模型。通常用约束条件来确定概率模型的集合,所以,最大熵模型也可以...博文来自:Machine Learning with Peppa

  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 。今天的主题是最大熵模型(MaximumEntropyModel,以下简称MaxEnt),MaxEnt是概率模型学习中一个准则,其思想...博文来自:这里记录着我一点一滴的进步

  1.前言本文主要涉及最大熵模型中的一些推导,旨在理顺内部之间的逻辑关系求解目的:获取最好的模型2.最大熵原理最大熵原理是概率模型学习的一个准则,最大熵原理认为,学校概率模型时,在所有可能的概率模型中,...博文来自:yaokun2012的博客

  最近在看到自然语言处理中的条件随机场模型时,发现了里面涉及到了最大熵模型,这才知道最大熵模型自己还是一知半解,于是在知乎上查阅了很多资料,发现特别受用,饮水思源,我将自己整理的一些资料写下来供大家参考...博文来自:weixin_36431280的博客

  最大熵模型与逻辑斯蒂回归模型一样,属于对数线性模型,因为推导出的最大熵模型公式满足输入与输出的对数函数成线性关系,如下:Pw(YX)=1Zw(x)exp(∑ni=1wifi(x,y))P_w(YX...博文来自:Kobe Bryant的专栏

  一 最大熵原理      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观假设。在这种情况下,概率分布最均匀,预测的风险最小,因此得到的概率...博文来自:lllzy的博客

  from:参考:周志华《机器学习》关于对信息、熵、信息增益是信...博文来自:mike_jun的博客

  最大熵模型可用于自然语言处理中歧义消解的问题,再有就是《数学之美》中很经典的拼音转汉字问题、词性标注、句法分析、机器翻译等相关任务中也有相应的应用场景。这个模型可以将各种信息整合到一个统一的模型中,是...博文来自:Katherine_Cai_7的博客

  同前面的那篇文章一样(参见:最大熵模型进行中文分词),本文运用字标注法进行中文分词,分别使用4-tag和6-tag对语料进行字标注,观察分词效果。前面的文章中使用了模型工具包中自带的一个样例进行4-t...博文来自:时空霹雳的专栏

  熵这个概念在机器学习中被用到的地方很多,例如决策树、最大熵模型等。最大熵模型利用最大熵原理来选择或构建最佳分类器。最大熵模型(MaxEnt)与多元逻辑回归、Softmax等本质上是统一的,而且在最大熵...博文来自:白马负金羁

  一、最大熵模型1、熵联合熵和条件熵相对熵交叉熵互信息总结2、最大熵模型二、EM算法(期望最大化算法)三、GMM一、最大熵模型lnxamp;amp;lt;=x−1lnxamp;amp...博文来自:呆呆的猫的博客

  最大熵模型(MaximumEntropyModel)是一种很经典的分类算法,理解它有助于加深我们对逻辑回归、支持向量机、决策树等算法的理解。最大熵模型是将最大熵原理应用到分类任务得到的模型。在解释...博文来自:Sual

  原理在叧掌握关于未知分布的部分信息的情况下,符合已知知识的概率分布可能有夗个,但使熵值最大的概率分布最真实地反映了事件的的分布情况,因为熵定义了随机变量的不确定性,弼熵值最大时,随机变量最不确定,最难...博文来自:大兔子的博客

  转自:刚看完HMM,因为有个ME-HMM方法,所以再看看最大熵模型,最后再把CRF模型看看,这一系列理论大体消化...博文来自:daoqinglin的专栏

  机器学习最大熵模型最大熵原理最大熵例子最大熵模型定义最大熵模型的学习极大似然估计求解...博文来自:GoWeiXH的小天地

  作者:星环科技链接:来源:知乎熵熵(entropy)是热力学中的概念,由香浓引入到信息论中。在信息论和概率统计中,熵用来表示随...博文来自:Allen的博客

  逻辑斯蒂回归模型逻辑斯蒂回归是统计学习的经典分类方法.最大熵是概率模型学习的一个准则,将其推广到分类问题得到最大熵模型逻辑斯谛模型和最大熵模型都属于对数线性模型逻辑斯蒂分布    分布函数:     ...博文来自:Eloco蔚的博客

  最大熵模型相关的基础知识[概率论:基本概念CDF、PDF]熵定义为:[信息论:熵与互信息]...博文来自:皮皮blog

  (1)什么是熵?熵是用来衡量一个分布的均匀程度,熵越大,说明分布越均匀。在信息论中,信息熵可以说明消息的混沌程度,熵越大说明消息越不明了,难以从消息中得到有效信息。举一个超级简单的例子,比如说我假设一...博文来自:鲁班七号

  最大熵模型的基本原理是:在只掌握关于未知分布的部分信息的情况下,符合已知知识的概率分布可能有多个,但使熵值最大的概率分布最真实地反映了事件的分布情况,因为熵定义了随机变量的不确定性,当熵最大时,随机变...博文来自:miner_zhu的博客

  前言有挺长一段时间没有更新博客了,一方面是学校期末考试,后来又看了一些很基础的编程数学思想的东西(《程序员的数学》第一卷),大多数东西都在之前的学习和使用中都有注意到,所以没有什么特别值得更新的。这次...博文来自:tick_tock97的博客

  最大熵模型(MaximumEntropyModel,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...博文来自:的博客

  一个色子,当对其一无所知时,我们会假设色子每个面出现的概率为1/6;如果已知一个面的概率为1/3,则我们会假设其他面概率为2/15。当我们对一个随机事件的概率进行预测时,我们的预测应当满足所有的已知条...博文来自:心之所向

  最大熵原则当根据不完整的信息作为依据进行推断时,应该由满足分布限制条件的具有最大熵的概率分布推得。最大熵问题是一个约束最优化问题。要说明解这个问题的步骤,考虑最大微分熵:h(X)=−∫+∞−∞px(x...博文来自:moge19的专栏

  逻辑回归与最大熵模型MaxEnt的关系?逻辑回归跟最大熵模型到底有啥区别呢?简单粗暴 的回答是:逻辑回归跟最大熵模型没有本质区别。逻辑回归是最大熵对应类别为二类时的特殊情况,也就是当逻辑回归类别扩展到...博文来自:的博客

  刚看完HMM,因为有个ME-HMM方法,所以再看看最大熵模型,最后再把CRF模型看看,这一系列理论大体消化一下,补充一下自己的大脑,方便面试什么的能够应付一些问题。多读书,多思考,肚子里才有东西。==...博文来自:SAN_YUN的专栏

  最大熵模型介绍Overview统计建模方法是用来modeling随机过程行为的。在构造模型时,通常供我们使用的是随机过程的采样,也就是训练数据。这些样本所具有的知识(较少),事实上,不能完整地反映整个...博文来自:Erli11的专栏

  前几节我们详细的阐述了什么是HMM,同时给出了HMM的三个问题,也给出了解决这三个问题的方法最后给出了HMM的简单的应用。其中为了解决第三个问题我们引入了EM算法,这个算法有点麻烦,但是不难理解,而解...博文来自:进击的菜鸟

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  在讨论GBDT前,先来看看什么是GD,BGD和SGDGD(GradientDescent,梯度下降):求损失函数最小值:梯度下降;求损失函数最大值:梯度上升。假设线性模型:其中θ是参数。损失函数为:那...博文来自:机器学习知识点整理

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  预剪枝就是在构造决策树的过程中,先对每个结点在划分前进行估计,若果当前结点的划分不能带来决策树模型泛华性能的提升,则不对当前结点进行划分并且将当前结点标记为叶结点。...博文来自:天泽28的专栏

  作者:xg123321123出处:声明:版权所有,转载请联系作者并注明出处熵是随机变量...博文来自:时光杂货店

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  最近在做爬虫的时候遇到了一个问题,在用requests的session方法保持cookie的时候发现requests不能保持手动构建的cookie。起初以为requests只能自动保持由服务器返回的s...博文来自:falseen的博客

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  总结一下微信的本地图片加载有以下几个特点,也是提高用户体验的关键点 1、缩略图挨个加载,一个一个加载完毕,直到屏幕所有缩略图都加载完成 2、不等当前屏的所有缩略图加载完,迅速向下滑,滑动停止时立即加载...博文来自:lvshaorong的博客

  一、前言最近由于研究需要,要用到线性判别分析(LDA)。于是找了很多资料来看,结果发现大部分讲的都是理论知识,因此最后还是看的一知半解,后来终于找到了个英文的文档,作者由PCA引入LDA,看过后豁然开...博文来自:jnulzl的专栏

  原文地址:因为需要用,所以才翻译了这个文档。但总归赖于英语水平很有限,翻译出来的中文有可能...博文来自:ymj7150697的专栏

  那个清华镜像的版本又太低,尝试了很多办法,最终方案却很简单: 首先更新pip(非anaconda使用者请跳过这步): conda install pip conda update pip ...博文来自:数据分析之路

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