最近两天简单看了下最大熵模型，特此做简单笔记，后续继续补充。最大熵模型是自然语言处理(NLP, nature language processing)被广泛运用，比如文本分类等。主要从分为三个方面，一：熵的数学定义；二：熵数学形式化定义的来源；三：最大熵模型。注意：这里的熵都是指信息熵。一：熵的数学定义：下面分别给出熵、联合熵、条件熵、相对熵、互信息的定义。 熵
作者：桂。时间：2017-05-12 12:45:57前言主要是最大熵模型（Maximum entropy model）的学习记录。一、基本性质 在啥也不知道的时候，没有什么假设以及先验作为支撑，我们认为事件等可能发生，不确定性最大。反过来，所有可能性当中，不确定性最大的模型最好。熵是衡量不确定性（也就是信息量）的度量方式，这就引出了最大熵模型： 实际情况里，概率的取值可能
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2017-05-12 13:18:00
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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随机过程的状态。建模的目的，就是将这些不完整的知识 转化成简洁但准确的模型。我们可以用这个模型去预测随机过程未来的行为。 在统计建模这个领域，指数模型被证明是非常好用的。因此，自世纪之交以来，它成为 每个统计物理学家
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2023-07-19 22:14:20
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1. 最大熵原理最大熵原理 是 概率模型学习的一个准
原创
2022-08-09 13:16:50
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2023-07-11 10:25:48
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1.熵与最大熵原理 熵是随机变量不确定性的度量，不确定性越大，熵值就越大；若随机变量退化成定值，熵为0。均匀分布是“最不确定”的分布 假设离散随机变量X的概率分布为P(x)，则其熵为： 联合熵和条件熵 两个随机变量的X，Y的联合分布，可以形成联合熵，用H(X,Y)表示 条件熵H(X|Y) = H(X
原创
2021-07-09 16:02:56
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1.熵与最大熵原理 熵是随机变量不确定性的度量，不确定性越大，熵值就越大；若随机变量退化成定值，熵为0。均匀分布是“最不确定”的分布 假设离散随机变量X的概率分布为P(x)，则其熵为： 联合熵和条件熵 两个随机变量的X，Y的联合分布，可以形成联合熵，用H(X,Y)表示 条件熵H(X|Y) = H(X
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2021-07-09 16:03:00
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最大熵模型详解最大熵模型简易解说拉格朗日对偶（Lagrange duality）
原创
2022-12-05 01:25:39
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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，是唯一一种既可以满足各个信息源的限制条件，同时又能保证平滑性的模型。最大熵模型是由最大熵原理推到得来的，在正式了解最大熵模型之前，很有必要理解最大熵原理。 所谓的最大熵原理就是说，鸡蛋不要放在
最大熵模型和逻辑回归模型都是线性对数模型，一般应用在分类问题中，这两个模型都具有很好的分类能力。在我看来都是具有一个比较特殊的分布函数或者分布特征，很适合分类。其中，最大熵模型(Maximum Entropy Model)由最大熵原理推导实现。此外，最大熵原理指：学习概率模型时， 在所有可能的概率模型(分布)中， 熵最大的模型是最好的模型， 表述为在满足约束条件的模型集合中选取熵最大的模型。假设离
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2023-09-30 20:43:24
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本文参考nltk MaxentClassifier实现了一个简单的最大熵模型，主要用于理解最大熵模型中一些数学公式的实际含义。 最大熵模型： Pw(y|x)Zw(x)=1Zw(x)exp(∑i=1nwifi(x,y))=∑yexp(∑i=1nwifi(x,y)) 这里
fi(x,y)代表特征函数,
wi代表每个特征函数对于的权值。 如何计算测试数据x被分为类别y的概率呢？ 总结成一句话
本文包括：最大熵模型简介最大熵的原理最大熵模型的定义最大熵模型的学习1.最大熵模型简介：最大熵原理认为，学习概率模型时，在所有可能的概率模型（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，最大熵原理也可以表述为在满足约束条件的模型集合中选取熵最大的模型。离散随机变量X的概率分布是P(X)，则其熵是： 式中，|X|是X的取值个数，当且仅当X的分布是均匀分布时
谈谈最大熵模型
最近工作中涉及到最大熵算法，下面这篇文章的解释算是自己比较满意的
From：http://www.cnblogs.com/KevinYang/archive/2009/02/01/1381798.html
[我们在投资时常常讲不要把所有的鸡蛋放在一个篮子里，这样可以降低风险。在信息处理中，这个原理同样适用。在数学上，这个原理称为最大熵原理(the
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2010-12-22 14:49:48
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摘要本文对最大熵模型进行了系统性的学习和总结，从不同的角度来解读熵的概念以及最大熵的内涵。对最大熵的具体应用进行了梳理，并介绍了与最大熵相关的一些概念，最后通过一个简单的demo来对最大熵模型进行直观的认识和感悟。引言熵，忘了第一次接触是在物理课上还是在化学课上，总之是描述系统的无序性或者混乱状态，跟热力学第二定律的宏
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2015-09-21 20:51:00
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最大熵模型 小结 一、总结 一句话总结： 我们在投资时常常讲【不要把所有的鸡蛋放在一个篮子里】，这样可以降低风险。在信息处理中，这个原理同样适用。在数学上，这个原理称为【最大熵原理(the maximum entropy principle)】。 让我们看一个拼音转汉字的简单的例子。假如输入的拼音是
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2020-12-04 21:04:00
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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，也就是随机变量最随机，对其行为做准确预测最困难。 从这个意义上讲，那么最大熵原理的...
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2023-11-07 11:26:25
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最大熵模型总结声明：引用请注明出处http://blog.csdn.net/lg1259156776/摘要本文对最大熵模型进行了系统性的学习和总结，从不同的角度来解读熵的概念以及最大熵的内涵。对最大熵的具体应用进行了梳理，并介绍...
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2015-09-21 20:51:00
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作者： 李云龙门客栈最大熵模型(Maximum entropy model)今天我们开始学习最大熵模型，该模型主要用于分类。1 模型熵表示对事物不确定性度量，不确定越高，熵越大。熵的计算方式如下：在没有更多信息情况下，我们对未知情况不做任何主观假设，即将不确定部分视为等可能的。在构建分类时，对于一系列可能的条件概率分布模型，在满足已知约束情况下，我们从模型空间中选择熵最大的作为最终的分类模型。举个
信息论里，熵是可以度量随机变量的不确定性的，已经证明的：当随机变量呈均匀分布的时候，熵值最大，一个有序的系统有着较小的熵值，无序系统的熵值则较大。机器学习里面，最大熵原理假设：描述一个概率分布的时候，在满足所有约束条件的情况下，熵值最大的模型是最好的。我们假设：对于离散随机变量x，假设x有M哥取值，记,那么他的熵就被定义为：对于连续变量x，假设他的概率密度函数是，那么，他的熵就是：首先，看最大熵模
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2023-11-02 10:39:59
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最大熵模型表面意义上来讲是使信息熵或者条件熵最大，一般来讲最大熵模型是使条件熵最大的模型。最大熵模型的一些特点：1、最大熵模型的输入输出为X,Y，求解时需要代入p(x,y)的联合概率，即p(x,y)*log(y|x)求和的模型，这个模型里，我们需要求解的是p(y|x)的条件概率，但这里还有p(x,y)的概率，这里为了能够有效的计算模型，这里的p(x,y)用p'(x)*p(y|x)来代替，其中p'(
