最大熵模型
我們不要把雞蛋都放在一個籃子裏面講得就是最大熵原理，從投資的角度來看這就是風險最小原則。從信息論的角度來說，就是保留了最大的不確定性，也就是讓熵達到了最大。最大熵院裏指出，對一個隨機事件的概率分布進行預測的時候，我們的預測應當滿足全部的已知條件，而對於未知的情況不要做任何的主觀假設（不做主觀假設這點很重要）。在這種情況下，概率分布最均勻，預測的風險最小。
香濃證明：對任何一組不自相矛盾的信息，這個最大熵模型不僅存在，而且是唯一的。和現在的函數softmax形式很類似，其實在物理意義上面說的是一回事。在解決復雜的文字處理上面很有希望。最大熵魔性的求解方式是使用EM算法，
1、假定第0次叠代的初始模型為等概率的均勻分布
2、用第N次叠代的模型來估算每種信息特征在訓練數據中的分布。如果超出了實際的，就把相應的模型參數變小。否則，將他們變大。
3、重復步驟2，直到收斂。
最大熵模型是集簡繁於一體，形式簡單，實現復雜，計算量太大了。
最大熵模型
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