《機器學習_05_線性模型_最大熵模型》
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【機器學習】最大熵模型原理小結
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機器學習筆記(6)-邏輯迴歸與最大熵模型
Logistic迴歸 Logistic 迴歸雖然名字叫回歸,但是它是用來做分類的。其主要思想是: 根據現有資料對分類邊界線建立迴歸公式,以此進行分類。假設現在有一些資料點,我們用一條直線對這些點進行擬合(這條直線稱為最佳擬合直線),這個擬合的過程就叫做迴歸。
【統計學習方法-李航-筆記總結】六、邏輯斯諦迴歸和最大熵模型
本文是李航老師《統計學習方法》第六章的筆記,歡迎大佬巨佬們交流。 主要參考部落格: http://www.cnblogs.com/YongSun/p/4767100.html https://blog.csdn.net/tina_ttl/article/details/53519391
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《統計學習方法(李航)》邏輯斯蒂迴歸與最大熵模型學習筆記
作者:jliang https://blog.csdn.net/jliang3 1.重點歸納 1)線性迴歸 (1)是確定兩種或以上變數間相互依賴的定量關係的一種統計分析方法。 (2)模型:y=wx+b (3)誤差函式: (4)常見求解方法 最小
李航·統計學習方法筆記·第6章 logistic regression與最大熵模型(1)·邏輯斯蒂迴歸模型
第6章 logistic regression與最大熵模型(1)·邏輯斯蒂迴歸模型 標籤(空格分隔): 機器學習教程·李航統計學習方法 邏輯斯蒂:logistic 李航書中稱之為:邏輯斯蒂迴歸模型 周志華書中稱之為:對數機率迴歸模
邏輯斯諦迴歸與最大熵模型-《統計學習方法》學習筆記
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k-近鄰學習 k-Nearest Neighbor(KNN) 1. 演算法描述 k-近鄰學習是一種監督的分類迴歸方法。工作機制:給定測試樣本,基於某種距離度量找出訓練集中與其最接近的k和訓練樣本,然後基於這k個“鄰居”的資訊進行預測。通常,在分類任務中採用“
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最大熵模型
定性 全部 投資 情況 進行 算法 出了 信息 簡單 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
通俗理解最大熵模型
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淺談最大熵模型中的特徵
最近在看到自然語言處理中的條件隨機場模型時,發現了裡面涉及到了最大熵模型,這才知道最大熵模型自己還是一知半解,於是在知乎上查閱了很多資料,發現特別受用,飲水思源,我將自己整理的一些資料寫下來供大家參考 僅僅對輸入抽取特徵。即特徵函式為 對輸入和輸出同時抽取特徵。即特徵函式為
斯坦福大學-自然語言處理入門 筆記 第十一課 最大熵模型與判別模型(2)
一、最大熵模型 1、模型介紹 基本思想:我們希望資料是均勻分佈的,除非我們有其他的限制條件讓給我們相信資料不是均勻分佈的。均勻分佈代表高熵(high entropy)。所以,最大熵模型的基本思想就是我們要找的分佈是滿足我們限制條件下,同時熵最高的分佈。 熵:表示分佈的不
斯坦福大學-自然語言處理入門 筆記 第八課 最大熵模型與判別模型
一、生成模型與判別模型 1、引言 到目前為止,我們使用的是生成模型(generative model),但是在實際使用中我們也在大量使用判別模型(discriminative model),主要是因為它有如下的優點: 準確性很高 更容易包含很多和
最大熵模型(MaxEnt)解析
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一些對最大熵模型的理解
一、最大熵原理 概念:對於隨機變數X,其概率分佈為P(X),一般在約束條件下會有無數P(X)存在。最大熵原理就是在所有符合約束條件的P(X)中,熵最大的模型即為最優模型。 二、最大熵模型 最大熵模型,就是基於最大熵原理的分類模型。李航《統計學習方法》中對最大熵模型的描述