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最大模型GIS ,IIS算法

https://blog.csdn.net/u014688145/article/details/55003910 最大模型GIS ,IIS算法 前言 在学习最大模型时,令我最大的困惑点在于它一些公式的物理含义是什么...Code Time 模型学习的最优算法GIS 以下内容摘自博文【码农场-逻辑斯谛回归与最大模型】 常用的方法有改进的迭代尺度法、梯度下降法、牛顿法或拟牛顿法,牛顿法或拟牛顿法一般收敛速度更快。...GIS算法流程如下: 1.初始化所有wiw_i为任意值,一般可以设置为0,即: w(0)i=0,i∈{1,2,3,......其中C一般取所有样本数据中最大的特征数量。 最原始的最大模型的训练方法是一种称为通用迭代算法 GIS(generalized iterative scaling) 的迭代 算法。...模型学习的最优算法IIS 《统计学习方法》关于IIS的理论推导写了一大堆,在博文【码农场-逻辑斯谛回归与最大模型】也全部推导过一遍了,所以具体的细节就不再赘述了。

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最大原理以及最大模型

最大原理(Maxent principle) 最大原理是概率模型学习的一个准则。 书中通过一个例子来介绍最大原理,下面引用一下文献中关于这个例子的总结。...最大原理认为要选择的概率模型首先必须满足已有的事实,即约束条件 最大原理根据已有的信息(约束条件),选择适当的概率模型最大原理认为不确定的部分都是等可能的,通过最大化来表示等可能性。...图片 H(P)则模型集合\cal {C} 中条件 最大模型称为最大模型,上式中对数为自然对数。 图片 书上利用了拉格朗日乘子把有约束极值转化为了无约束极值。...逻辑斯谛回归模型最大模型学习归结为以似然函数为目标函数的最优化问题,通常通过迭代算法求解。...目标函数 逻辑斯谛回归模型 图片 最大模型 改进的迭代尺度法(IIS) 改进的迭代尺度法(improved iterative scaling,IIS)是一种最大模型学习的最优化算法

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经典分类算法最大模型

已获 深度学习这件小事 授权 作者 刘建平Pinard zenRRan略有改动 最大模型(maximum entropy model, MaxEnt)也是很典型的分类算法了,它和逻辑回归类似,都是属于对数线性分类模型...而对的使用,让我们想起了决策树算法中的ID3和C4.5算法。理解了最大模型,对逻辑回归,支持向量机以及决策树算法都会加深理解。本文就对最大模型的原理做一个小结。...由于IIS一般只用于最大模型,适用范围不广泛,这里就不详述算法过程了,感兴趣的朋友可以直接参考IIS的论文The improved iterative scaling algorithm: A gentle...最大模型小结 最大模型在分类方法里算是比较优的模型,但是由于它的约束函数的数目一般来说会随着样本量的增大而增大,导致样本量很大的时候,对偶函数优化求解的迭代过程非常慢,scikit-learn甚至都没有最大模型对应的类库...惯例,我们总结下最大模型作为分类方法的优缺点: 最大模型的优点有: a) 最大统计模型获得的是所有满足约束条件的模型中信息极大的模型,作为经典的分类模型时准确率较高。

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最大模型

简介 最大模型最大原理推导实现。 2. 最大原理 最大原理是概率模型学习的一个原则。最大原理认为,学习概率模型时,在所有可能的概率模型中,最大模型是最好的模型。...通常用约束条件来确定概率模型的集合,因此最大原理也可以表述为在满足约束条件的模型集合中选取最大模型。...直观上来看,最大原理认为要选择的概率模型首先必须满足已有事实,即约束条件。在没有更多信息的情况下,那些不确实的部分都是「等可能的」。最大原理通过最大化来表示等可能性。 3....C\mathcal{C}C 中条件 H(P)H(P)H(P) 最大模型称为最大模型。...模型学习:最大模型的学习可以形式化为约束最优化问题。

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最大模型(MaxEnt)

写在前面 当我们想要得到一个随机事件的概率分布时,如果没有足够的信息来完全确定其概率分布,那么最为保险的方法就是选择一个使得最大的分布。...所以条件有如下公式成立: 推导如下: 1.3相对 相对,又称互,交叉,鉴别信息,Kullback,Kullback-Leible散度等。...最后,借助强大的韦恩图来记住这些关系: 2.无约束条件   假设有一随机变量X是离散的,我们只是知道它有K个可能的取值,其余什么信息都不知道,那么我们该如何估计才能使得最大呢?...因此,不知道任何已知条件的情况下,离散的随机变量均匀分布时,它的最大。 3.最大原理   我们设数据集为 。   最大原理认为:在所有可能的概率模型中,最大模型为最好的概率模型。...求最大模型的步骤大致为: 根据已知约束条件筛选出可能的概率模型 在所有可能的概率模型中选出一个最大模型作为最终的模型 3.1构造约束条件   我们第一步要根据已知条件筛选出可能的概率模型,那么什么才是已知条件

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机器学习算法系列(三):最大模型

作者 | Ray 编辑 | 安可 出品 | 磐创AI技术团队 目录: 一、与条件 二、最大模型的思想 三、最大模型的定义 四、最大模型损失函数的优化求解 五、最大模型的优缺点 一、与条件...条件公式为: 二、最大模型的思想 最大模型认为,学习概率模型时,在所有可能的概率模型中,最大模型是最好的模型。...若模型要满足一些约束条件时,则最大原理就是在满足已知条件的概率模型集合中,找到最大模型。...可以发现以上的概率估计方法遵循了的恰恰是最大的原理。 三、最大模型的定义 最大模型假设分类模型是一个条件概率分布P(Y|X),X为输入特征,Y为类标。...对于最大模型还有一种专用的优化方法,叫做改进的迭代尺度法。 五、最大模型的优缺点 优点: 1. 最大统计模型获得的是所有满足约束条件的模型中信息极大的模型,作为经典的分类模型时准确率较高。

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最大模型原理小结

最大模型(maximum entropy model, MaxEnt)也是很典型的分类算法了,它和逻辑回归类似,都是属于对数线性分类模型。...而对的使用,让我们想起了决策树算法中的ID3和C4.5算法。理解了最大模型,对逻辑回归,支持向量机以及决策树算法都会加深理解。本文就对最大模型的原理做一个小结。 1....最大模型的定义     最大模型假设分类模型是一个条件概率分布$P(Y|X)$,X为特征,Y为输出。     ...最大模型损失函数的优化     在上一节我们已经得到了最大模型的函数$H(P)$。...惯例,我们总结下最大模型作为分类方法的优缺点:     最大模型的优点有:     a) 最大统计模型获得的是所有满足约束条件的模型中信息极大的模型,作为经典的分类模型时准确率较高。

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深入浅出最大模型

例子3:跟踪算法 生成模型:一般是学习一个代表目标的模型,然后通过它去搜索图像区域,然后最小化重构误差。...基于最大原理的最大模型就是最符合自然状态下概率分布的模型,所以模型是最可能真实发生的。 最大原理通过最大化来表示等可能性(尽可能均匀分布)。...最原始的最大模型的训练方法是一种称为通用迭代算法 GIS(generalized iterative scaling) 的迭代算法。...GIS 的原理并不复杂,就是用第N次迭代的模型来估算每个特征在训练数据中的分布。大致可以概括为以下几个步骤: 假定第零次迭代的初始模型为等概率的均匀分布。...最大模型介绍 95行代码实现最大模型训练 最大用于文本分类 深度学习--概率图模型(一) 十五、一篇文章读懂拿了图灵奖和诺贝尔奖的概率图模型 统计学习方法笔记(四)-最大模型原理及python

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机器学习—最大模型(MEM)小结

当我们想要得到一个随机事件的概率分布时,如果没有足够的信息来完全确定其概率分布,那么最为保险的方法就是选择一个使得最大的分布。...最大模型 1.信息论知识 1.1信息的概念 1.2.条件 1.3相对 1.4互信息 1.5几个量之间的关系 2.无约束条件 3.最大原理 3.1构造约束条件 3.2求解概率分布 1.信息论知识...因此,不知道任何已知条件的情况下,离散的随机变量均匀分布时,它的最大。...3.最大原理   我们设数据集为 ( x 1 , x 2 , . . . , x N ) (x_{1},x_{2},…,x_{N}) (x1​,x2​,...,xN​)。   ...最大原理认为:在所有可能的概率模型中,最大模型为最好的概率模型。求最大模型的步骤大致为: 根据已知约束条件筛选出可能的概率模型 在所有可能的概率模型中选出一个最大模型作为最终的模型

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机器学习(13)之最大模型详解

关键字全网搜索最新排名 【机器学习算法】:排名第一 【机器学习】:排名第二 【Python】:排名第三 【算法】:排名第四 前言 最大模型(maximum entropy model, MaxEnt...理解了最大模型,对逻辑回归,支持向量机以及决策树算法都会加深理解。本文就对最大模型的原理做一个小结。...最大模型的定义 最大模型假设分类模型是一个条件概率分布P(Y|X), X为特征,Y为输出。给定一个训练集,(x(1),y(1)),(x(2),y(2)),......小结 最大模型在分类方法里算是比较优的模型,但是由于它的约束函数的数目一般来说会随着样本量的增大而增大,导致样本量很大的时候,对偶函数优化求解的迭代过程非常慢,scikit-learn甚至都没有最大模型对应的类库...优点 a) 最大统计模型获得的是所有满足约束条件的模型中信息极大的模型,作为经典的分类模型时准确率较高。

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深入机器学习系列之最大模型

目录 一、什么是最大原理 二、相关数学知识 三、最大模型的定义 四、最大模型的学习 五、最优化算法 六、参考资料 ---- 一、引入最大原理 例子1:假设随机变量X有5个取值{A,B,C,D,E...至此,我们可以给出最大模型的完整描述了。对于给定的数据集T,特征函数f i (x,y),i=1,…,n,最大模型就是求解模型集合C中条件最大模型: ?...四、最大模型的学习 最大模型的学习过程就是求解最大模型的过程。求解约束最优化问题(3.12),(3.13)所得的解就是最大模型学习的解。...为最大模型量身定制的两个最优化方法分别是通用迭代尺度法(GIS)和改进的迭代尺度法(IIS)。 GIS算法 ? IIS算法 ? 参 考 资 料 李航. 统计学习方法[M]....《最大-IIS(Improved Iterative Scaling)训练算法的Java实现》 《如何理解最大模型里面的特征?》 ?

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编码通信与魔术初步(三)——最大模型

——最大模型。...一般地,我们认同了最大原理,很多问题就迎刃而解了。但我曾经在学这个问题的时候特意多想了一步,为什么最大模型是有效的?吴军老师的经典解释是,这是一个最朴素的方案,最不坏的估计。...交叉,相对,互信息,条件 上述看上去又通用又复杂的最大模型,竟然令人惊喜地是有通用解的!...最后提一点,根据样本矩约束来的最大模型得出来的解,和用对应最大模型的解的形式计算的交叉最小或者极大似然的解是完全等价的。...或者说,之前你们学的极大似然,物理意义就是交叉最小,就是最大模型用拉格朗日乘子法求解以后得到的解,略去了求解步骤罢了。

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最大的Java实现

这是一个最大的简明Java实现,提供训练与预测接口。训练采用GIS训练算法,附带示例训练集。本文旨在介绍最大的原理、分类和实现,不涉及公式推导或其他训练算法,请放心食用。...最大理论 简介 最大属于辨识模型,能够满足所有已知的约束, 对未知的信息不做任何过分的假设。 什么叫已知的约束?...分类 最大模型根据样本信息进行概率估计可分为2 种:联合最大模型和条件最大模型。假设a 是某个事件,b 是事件a 发生的环境(或称上下文),则a 和b 的联合概率记为p(a, b)。...若要计算在b 的条件下,事件a 发生的概率,即概率p(a | b),则须建立条件最大模型。 本文实现的最大模型属于条件最大模型。...GIS算法 定义λi为特征函数i的拉格朗日乘子,C为每个事件最多有多少个特征,log中的分子与分母分别表示经验分布期望与模型估计期望。 GIS算法用第N次迭代的模型来估算每个特征在训练数据中的分布。

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【机器学习】对数线性模型之Logistic回归、SoftMax回归和最大模型

最大模型 很奇怪,为什么会把最大模型放到这,原因很简单,它和Logistic回归和SoftMax回归实在是惊人的相似,同属于对数线性模型。 A、的概念 ?...有互信息和相对的定义有下式: 关于的介绍就到此,不细究,虽然上面的这些定义在机器学习中都会遇到,不过后面涉及到的主要还是和条件,互信息。 B、最大模型 最大原理是概率模型学习中的一个准则。...最大原理认为,学习概率模型时,在所有可能的概率模型分布中(满足所有条件下),最大模型是最好的模型。...(这与最大化对数似然函数完全相反),同时最大模型中有约束条件。...最大模型的优化问题: 最大模型从拉格朗日乘子法最大化对偶函数,还是从最大化对数似然函数,其目标函数如下: 常用的梯度优化算法都可以,另外对于最大模型也有专门的算法GIS IIS 算法

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