最大熵模型gis算法 - 腾讯云开发者社区

我看到很多实现使用GIS或IIS来训练最大熵模型。我们能用梯度下降法吗？如果我们可以使用它，为什么大多数教程直接告诉GIS或IIS方法，但不显示简单的梯度下降法来训练最大熵模型？正如我们所知，softmax回归相当于最大模型，但我从未听说过GIS或IIS在softmax中。为什么？是否有一个玩具代码使用简单的梯度去训练最大模型？我认为很容易实现一个玩具代码，它的推

浏览 0提问于2016-07-10得票数 2

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Python NLTK最大熵分类器错误

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我目前使用的是NLTK的朴素贝叶斯分类器，不过我也想尝试一下Max Ent分类器。从文档中看，它应该采用与Naive Bayes相同的功能集格式，但由于某种原因，我在尝试它时遇到了这个错误： gaussian_prior_sigma, **cutoffs) File "/usr/lib/python2.7/site-packages/nltk/classify/maxent.py"

浏览 0提问于2012-04-05得票数 3

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什么是排列熵？

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我想知道什么是置换熵(PE)。然后，我了解了这论文，它描述了体育。现在，假设我们有一个由熵源产生的伪随机排列，我们使用了一个统一的洗牌算法(比如Fisher-Yates洗牌算法)。另外，假设我们使用256位熵来洗牌\{0,1\}^8\rightarrow\{0,1\}^8.那么，输出排列可以具有最大256位熵的事实是真的吗？对于熵的每一个值，我们将得到一个唯一的对应排列。

浏览 0提问于2020-11-10得票数 0

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特征选择-条件熵

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本文提出了一种用于文本分类中特征选择的条件熵定义算法。我遵循CharuC.Aggarwal (5.2.2)在机器学习文本中的公式。作者提到，条件熵值介于(0，log(类数))之间，而我的情况是(0，0.6931472)。作者还提到，最大值的特征可以删除，但是他没有给出定义‘最大’的标准的进一步信息(是熵的最大值还是最大熵值的集合？)

浏览 0提问于2020-09-17得票数 2

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基于Maxent模型的情感分析特征

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我想用最大熵模型来实现我自己的情感分析。不用任何阿皮。最大熵模型的最佳特征f(c，d)是什么？我有三类--正面、负面和中性。

浏览 8提问于2015-10-17得票数 0

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随机搜索的优化目标是什么？

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特别是我的问题是，考虑到对某个算法(例如随机森林)执行随机搜索，基于什么是最佳的超参数？更具体地说，从什么意义上说，它们是模型的“最佳”超参数？他们是否最大限度地提高了模型的准确性？还是熵/基尼？

浏览 0提问于2020-05-01得票数 0

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如何在斯坦福分类器中使用朴素贝叶斯分类器、支持向量机和最大增强

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目前，我正在使用朴素贝叶斯算法、支持向量机和最大熵算法制作一个引文句子分类器，目前我的数据是110个非引文句子和10个引文句子。我使用代码从斯坦福分类器示例中进行分类，结果很好。但是分类器是准牛顿的。如何使用朴素贝叶斯分类器、支持向量机和最大熵？我已经尝试编辑prop文件并添加"useNB=true"，但结果发现所有数据都是非引用句类。我已经在上读过javadoc了，我不知道应该把朴素贝叶斯算法的setClass放在哪里

浏览 0提问于2015-10-26得票数 1

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一个新的智力方程:熵最大化的困难

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我发现在python中实现的熵最大化有两个独特的模型，但我不知道如何设置它们，以及它们是否与Wissner-格罗斯的方程相同。枕木：假设这些方程是Wissner方程的不同形式，并使用上面的库或其他库，如何建立熵最大化算法。如何向模型提供操作的不同选项

浏览 0提问于2014-05-20得票数 8

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朴素的贝叶斯有偏见吗？

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我从朴素的贝叶斯Apache OpenNLP开始，但我被告知该算法是有偏见的，这意味着如果我的训练数据有60%的数据为classA，30%为classB，10%为classC，则该算法倾向于偏向classA我遇到过其他算法，比如SVM分类器或logistic回归(最大熵模型)，但我不确定哪一种更适合我的用例。请给我建议。

浏览 0提问于2019-05-10得票数 1

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用卡方判别压缩数据和随机数据

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我首先通过计算这类数据的熵来尝试，在这两种情况下，熵值都非常高(几乎是最大值)，因此这种方法似乎不起区别作用。我读过关于卡方算法的文章，但我从未使用过它(实际上，我在解释结果时仍然存在一些问题)。有谁知道这个算法能带来更好的结果吗？

浏览 0提问于2012-08-15得票数 6

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什么使二进制交叉熵比其他损失函数更好地选择二进制分类？

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我正在阅读这个帖子，在这里我看到了这句话：“交叉熵是用于二进制分类问题的默认损失函数。” 但是它如何使它成为二进制分类的默认且可能最好的损失函数呢？

浏览 0提问于2019-06-07得票数 7

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回归损失函数在My分类模型上的完善

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我已经建立了一个模型来检测一个乒乓球运动员使用TensorFlow进行的射击类型。在我建立了我的神经网络之后，我所处理的模型似乎是一个多标签分类模型。二值交叉熵和范畴交叉熵在这两种情况下都造成了很差的损失和精度，而使用最小熵和最大熵的误差分别为98%和0.004。为什么会发生这种情况，尽管我使用了3个输出标签来监督学习数据，如下图所示：

浏览 9提问于2022-10-01得票数 -2

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决策树分割策略

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我有一个包含4个分类特征(胆固醇、收缩压、舒张压和吸烟率)的数据集。我使用决策树分类器来找出中风的概率。由于它是二叉树，因此有三种可能的方法来拆分第一个特征，即将类别{0和1分组到一个叶子，将2分组到另一个叶子}，或者{0和2，1}，或者{0，1和2}。我所知道的(请在这里纠正我)是所选择的分割是具有最小信息增益的分割(基尼杂质)。{0 + 1 , 2} --> 0.17 {1 + 2 , 0} --> 0.

浏览 3提问于2019-12-24得票数 0

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