1.熵的定义 熵最早是一个物理学概念,由克劳修斯于1854年提出,它是描述事物无序性的参数,跟热力学第二定律的宏观方向性有关:在不加外力的情况下,总是往混乱状态改变.熵增是宇宙的基本定律,自然的有序状态会自发的逐步变为混沌状态. 1948年,香农将熵的概念引申到信道通信的过程中,从而开创了"信息论"这门学科.香农用"信息熵"来描述随机变量的不确定程度,也即信息量的数学期望. 关于信息熵.条件熵.联合熵.互信息.相对熵.交叉熵请点击蓝字直达 2.最大熵模型 这里引用吴

引入1:随机变量函数的分布 给定X的概率密度函数为fX(x), 若Y = aX, a是某正实数,求Y得概率密度函数fY(y). 解:令X的累积概率为FX(x), Y的累积概率为FY(y). 则 FY(y) = P(Y <= y) = P(aX <= y) = P(X <= y/a) = FX(y/a), 则 fY(y) = d(FX(y/a)) / dy = 1/a * fX(x/a) 引入2:如何定义信息量 某事件发生的概率小,则该事件的信息量大: 如果两个事件X和Y独立,即p(xy)

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 Information Theory .今天的主题是最大熵模型(Maximum Entropy Model,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:若概率模型需要满足一些约束,则最大熵原理就是在满足已知约束的条件集合中选择熵最大模型.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

0,熵的描述 熵(entropy)指的是体系的混沌的程度(可也理解为一个随机变量的不确定性),它在控制论.概率论.数论.天体物理.生命科学等领域都有重要应用,在不同的学科中也有引申出的更为具体的定义,是各领域十分重要的参量.熵由鲁道夫·克劳修斯(Rudolf Clausius)提出,并应用在热力学中.后来在,克劳德·艾尔伍德·香农(Claude Elwood Shannon)第一次将熵的概念引入到信息论中来.----baidu 下面我们将从随机变量开始一步一步慢慢理解熵. 1,随机变量(rand

我们知道,线性回归能够进行简单的分类,但是它有一个问题是分类的范围问题,只有加上一个逻辑函数,才能使得其概率值位于0到1之间,因此本次介绍逻辑回归问题.同时,最大熵模型也是对数线性模型,在介绍最大熵模型的同时需要了解拉格朗日对偶法对约束最优化问题的求解,在文章末有几个关于牛顿法的链接,可供拓展阅读.   内容: 1 logistic regression model1.1 logistic distribution1.2 binary logistic regression model1.3 模

声明: 1,本篇为个人对<2012.李航.统计学习方法.pdf>的学习总结,不得用作商用.欢迎转载,但请注明出处(即:本帖地址). 2,因为本人在学习初始时有非常多数学知识都已忘记.所以为了弄懂当中的内容查阅了非常多资料,所以里面应该会有引用其它帖子的小部分内容,假设原作者看到能够私信我,我会将您的帖子的地址付到以下. 3.假设有内容错误或不准确欢迎大家指正. 4.假设能帮到你,那真是太好了. IIS的推导过程 IIS是一种最大熵学习模型的最优化算法.其推导步骤例如以下: 目标是通过极大似然预

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/52789149 最大熵模型相关的基础知识 [概率论:基本概念CDF.PDF] [信息论:熵与互信息] [最优化方法:拉格朗日乘数法] [参数估计:贝叶斯思想和贝叶斯参数估计] [参数估计:最大似然估计MLE] 皮皮blog 最大熵模型The Maximum Entropy 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

1. 最大熵原理 最大熵Max Entropy原理:学习概率模型时,在所有可能的概率模型(即概率分布)中,熵最大的模型是最好的模型. 通常还有其他已知条件来确定概率模型的集合,因此最大熵原理为:在满足已知条件的情况下,选取熵最大的模型. 在满足已知条件前提下,如果没有更多的信息,则那些不确定部分都是“等可能的”.而等可能性 通过熵最大化来刻画. 最大熵原理选取熵最大的模型,而决策树的划分目标选取熵最小的划分.原因在于: 最大熵原理认为在满足已知条件之后,选择不确定性最大(即:不确定的部分是等可能

前言: 炸金花这款游戏, 从技术的角度来说, 比德州差了很多. 所以他的AI模型也相对简单一些. 本文从EV(期望收益)的角度, 来尝试构建一个简单的炸金花AI. 相关文章: 德州扑克AI--Programming Poker AI(译).  系列文章说来惭愧, 之前一直叫嚷着写德州AI, 不过可惜懒癌晚期, 一直没去实践, T_T. 相比而言,***简单很多, 也更偏重于运气和所谓的心理对抗. 系列文章: 1. 炸金花游戏的模型设计和牌力评估  2. 炸金花游戏的胜率预估 3. 基于EV(期望

解释1: 他的假设服从指数分布族 解释2: 最大熵模型,即softmax分类是最大熵模型的结果. 关于最大熵模型,网上很多介绍: 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,其原则是承认已知事物(知识),且对未知事物不做任何假设,没有任何偏见. 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. 参考网址: https://blog.csdn.net/xg123321123/article/details/54286514 对于输

sklearn特征选择和分类模型 数据格式: 这里.原始特征的输入文件的格式使用libsvm的格式,即每行是label index1:value1 index2:value2这样的稀疏矩阵的格式. sklearn中自带了非常多种特征选择的算法. 我们选用特征选择算法的根据是数据集和训练模型. 以下展示chi2的使用例.chi2,採用卡方校验的方法进行特征选择.比較适合0/1型特征和稀疏矩阵. from sklearn.externals.joblib import Memory from skl

目录 logistic回归和最大熵模型 1. logistic回归模型 1.1 logistic分布 1.2 二项logistic回归模型 1.3 模型参数估计 2. 最大熵模型 2.1 最大熵原理 2.2 最大熵模型 2.3 最大熵模型的学习 3. 极大似然估计 4. 最大熵与logistic回归的关系 5. 总结 6. Reference logistic回归和最大熵模型 1. logistic回归模型   logistic回归是一种广义线性回归(generalized linear mod

第二章 实体数据建模基础 很有可能,你才开始探索实体框架,你可能会问“我们怎么开始?”,如果你真是这样的话,那么本章就是一个很好的开始.如果不是,你已经建模,并在实体分裂和继承方面感觉良好,那么你可以跳过本章. 本章将带你漫游使用实体框架建模的基本实例,建模是实体框架的核心特性,同时也是区别实体框架和微软早期的数据访问平台的特性.一旦建好模,你就可以面向模型编写代码,而不用面向关系数据库中的行和列. 本章以创建一个简单概念模型的实例开始,然后让实体框架创建底层的数据库,剩下的实例,将向你展示,如

缓存操作接口 /** * 缓存操作接口 * * @author xiudong * * @param <T> */ public interface Cache<T> { /** * 刷新缓存数据 * * @param key 缓存key * @param target 新数据 */ void refresh(String key, T target); /** * 获取缓存 * * @param key 缓存key * @return 缓存数据 */ T getCache(Str

一.创建新项目 二.添加模型文件 三.添加完后,在设计面板空白处右击,创建一个实体 实体集(B) 这里的名称会是对应的数据库表名称!!! ,开始不知道这是什么,生成后才知道表名是这个,以后注意点就行. 四.添加实体标量属性(Scalar Property) 你现在已经完成一个简单的概念性的模型.从模型生成数据库,还需要做点事. 五.你现在已经完成一个简单的概念性的模型.从模型生成数据库,还需要做点事. 1.右击设计界面空白处,选择属性,修改数据库框架名称为Chapter2,修改实体容器名为Rec

版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明. 本文链接:https://blog.csdn.net/marsjhao/article/details/67042392 神经网络可以用来模拟回归问题 (regression),实质上是单输入单输出神经网络模型,例如给下面一组数据,用一条线来对数据进行拟合,并可以预测新输入 x 的输出值. 一.详细解读 我们通过这个简单的例子来熟悉Keras构建神经网络的步骤: 1.导入模块并生成数据 首先导入

这个题目求某个字符串中含的最长的回文子串. 就是一个很简单的LCS模型吗,而且我不明白为什么网上这么多人都说仿照某写法把字符串先逆序一下,然后求LCS,我只想问一下,有必要吗? 直接按LCS的套路来就行了啊,只不过方式变了下,按上面的写法,又麻烦,又根本没利用的LCS的精髓思想 即,先从间隔0位开始做起,然后是间隔1位..2...n-1位,d[i][j]代表i到j的最长回文串个数 于是就有 s[i]==s[j] d[i][j]=d[i+1][j-1]+2,否则就取 max(f[i+1][j],f

如何画UML 前言 UML 类 类的关系 1.依赖关系 2.继承关系 3.实现关系 4.关联关系 5.聚合关系 6.组合关系 总结 参考 如何画UML 前言 最近在学习设计模式,其中不免涉及到 UML,这里来复习下 UML 是如何画的. UML 这里根据[大话设计模式中]中动物和鸟关系的例子,重新画了这个关系的 uml 类图 这里根据上面的这个例子,我们一一来展开分析 类 类是具有相似结构.行为和关系的一组对象的描述符,是面向对象系统中最重要的构造块 上面的图片,从第一格往下面分析 第一层 显示

作者:卢嘉颖 链接:https://www.zhihu.com/question/27187105/answer/97334347 来源:知乎 著作权归作者所有,转载请联系作者获得授权. 1. pickle >>> from sklearn import svm >>> from sklearn import datasets >>> clf = svm.SVC() >>> iris = datasets.load_iris() &g

import numpy as np from sklearn import datasets from sklearn.cross_validation import train_test_split from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier #数据载入 iris = datasets.load_iris() iris_X = iris.data iris_y = iris.target #这里的这个打乱不仅仅是取testsize大小