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
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2024-05-07 19:06:18
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目录1. what is BERT？2. Structure2.1 self-attention2.2 multi-head2.3 Positional encoding and Positional embeddings3. Pre-training and finetune3.1 pre-training3.2 fine-tune4. Example and practise4.1 下载be
1 模型融合目标对于多种调参完成的模型进行模型融合。2 内容介绍模型融合是比赛后期一个重要的环节，大体来说有如下的类型方式。简单加权融合: 回归（分类概率）：算术平均融合（Arithmetic mean），几何平均融合（Geometric mean）；分类：投票（Voting)；综合：排序融合(Rank averaging)，log融合。stacking/blending: 构建多层模型，并利用预
1. 最大熵原理最大熵原理 是 概率模型学习的一个准
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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
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2021-07-09 16:02:56
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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）
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2022-12-05 01:25:39
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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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摘自李航《统计学习方法》监督学习的任务学习一个模型，应用这一模型，对给定的输入预测相应的输出。 这个模型一般的形式为决策函数： Y=f(X) 或者条件概率分布： P(Y|X) 监督学习的方法又可以分为：生成方法和判别方法。所学到的模型又称为生成模型和判别模型生成学习方法定义由数据学习联合概率分布P(X,Y)【通常是通过P(X,Y)=P(X|Y)P(X)】,然后求出条件概率分布P(Y|X)
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2022-09-16 20:37:24
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决策函数Y=f(X)和条件概率分布P(Y|X)监督学习，以分类器为例，实际学习的是决策函数：输入X，计算Y。决策函数时，将Y与一个阈值比较，判断X的类别，例如二分类，Y大于阈值，属于类别0，Y小于阈值，属于类别1.条件概率分布，输入X，比较输出概率最大的作为X对应的类别，例如二分类：，则属于类别0.上述两个模型都可以计算X属于的类别，实际上条件概率分布预测也隐含这决策函数的形式，而决策函数也隐含着
原创
2022-12-04 00:27:40
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文章目录1. 判别模型和生成模型的概念2.判别方法和生成方法的特点3. 判别模型和生成模型的示例3.1生成模型3.2判别模型4.参考 1. 判别模型和生成模型的概念监督学习方法可分为两大类，即生成方法与判别方法，它们所学到的模型称为生成模型与判别模型。判别模型：判别模型是学得一个分类面（即学得一个模型），该分类面可用来区分不同的数据分别属于哪一类；由数据直接学习决策函数Y=f(X)或条件概率分布
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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一直在看论文的过程中遇到这个问题，折腾了不少时间，然后是下面的一点理
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2022-12-01 19:01:23
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1.生成模型与判别模型的定义 在机器学习中，模型可以分为两种：判别模型和生成模型。两者的区别在于找到决策边界的过程不同： （1）生成模型（Generative model） 用来生成一些数据的，如，生成一个句子 训练时用一些联合概率的方式去训练 （2）判别模型（Dicriminative model
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2021-03-16 15:10:00
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决策函数 监督学习的目标是学习到一个模型，通过这个模型对给定的输入，得到一个特定的输出，从而预测该数据的类别。这个模型对应的函数一般是$Y = f(X)$或者$P(Y|X)$。对于决策函数$Y = f(X)$类型，一般需要设置一个阈值用于判断属于哪个类别；对于条件概率分布$P(Y|X)$，只需要选取 ...
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2021-09-08 22:49:00
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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
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2024-01-31 03:06:14
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最初知道生成模型与判别模型是从GAN里听到的，分别训练一个生成模型和判别模型，然后进行对抗，提升总体模型的性能，这是一个令人惊叹的创新和突破。这里总结一下生成模型和判别模型的特点和不同 目录一、判别模型和生成模型的思想二、判别模型和生成模型的概率描述2.1 判别模型2.2 生成模型三、更多资源下载 一、判别模型和生成模型的思想拿一个分别男女的二分类问题来说，判别模型就是要找到区分男女的划分边界，而
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2024-03-20 20:04:18
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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
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2024-03-12 20:29:59
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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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