模型学习的改进迭代尺度法（二）

七月在线 2023-01-13 03:11:04

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模型学习的改进迭代尺度法（二）知识点1： 改进的迭代尺度算法 ；知识点2： 回顾与总结
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机器学习—最大熵模型_改进迭代尺度法IIS_python实现
代码及数据集下载Max Entropy最大熵原理最大熵原理是概率学习模型的一个准则。最大熵原理认为，学习概率模型时，在所有可能的概率模型中，上最大的模型是最好的模型，保留了最大的不确定性，从投资角度讲就是风险最小，将鸡蛋放在多个篮子里。通常用约束条件来确定概率模型的集合，因此，最大熵原理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。 假设离散随机变量X的概率分布为P(X)，则其熵为 H(
改进的迭代尺度法（IIS）详细分析
本文详细分析了改进的迭代尺度法（Improved Iterative Scaling，IIS）的推导过程，它是一种常见的优化算法，在最大熵模型（Maximum Entropy Model，MaxEnt）和条件随机场（Conditional Random Field，CRF）中都会用IIS进行相应的处理，从而提高算法的效率。
改进的迭代尺度算法（IIS）
改进的迭代尺度算法（Improved Iterative Scaling ，IIS） 改进的迭代尺度算法是一种最大熵模型学习的最优化方法，其核心思想是：假设最大熵模型当前的参数向量是www，希望找到一个新的参数向量w+δw+\deltaw+δ，使得当前模型的对数似然函数值Ψ\PsiΨ增加。重复这一过程，直至找到对数似然函数的最大值。 已知最大熵模型为： (1)Pw(y∣x)=1Zw(x)exp(∑...
李航老师《统计学习方法》第六章：最大熵模型（IIS改进迭代尺度算法）python代码实现
本章的内容上的理解并不困难，但最大熵模型的代码实现较为困难，其主要原因是李航老师的《统计学习方法》中关于特征函数fi(x,y)的解释为了追求泛化而让人感到迷惑。
机器学习：《李航统计学方法》六
条件随机场的学习算法 这一章节讨论的是给定训练数据集估计条件随机场模型参数的问题，也就是条件随机场的学习问题。 他的学习方法包括极大似然估计和正则化的极大似然估计，并且具体的优化实现算法有改进的迭代尺度法IIS，梯度下降法以及拟牛顿法。 改进的迭代尺度法 拟牛顿法 条件随机场的预测算法 他是给定条件随机场P(x|y)和输入序列x，求条件概率最大的输出序列，也就是对观测序列进行标注，而条件随机场的预测算法就是著名的维特比算法。 统计学习方法总结 一共总结出了10种主要的统计学习方法：感知机,K近邻法，朴
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