这是一个最大熵的简明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。本文旨在介绍最大熵的原理、分类和实现，不涉及公式推导或其他训练算法，请放心食用。...最大熵理论 简介 最大熵属于辨识模型,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？...如果你有深厚的数学修养和足够的时间，可以选择阅读附录中的论文与推导过程，在那里你会得到严密的描述与公式推导。 分类 最大熵模型根据样本信息进行概率估计可分为2 种：联合最大熵模型和条件最大熵模型。...若要计算在b 的条件下，事件a 发生的概率，即概率p(a | b)，则须建立条件最大熵模型。 本文实现的最大熵模型属于条件最大熵模型。...实现 已经将项目开源在https://github.com/hankcs/MaxEnt ，请检出Java代码后进行下一步。
# encoding: utf-8 ''' Created on 2017-8-7 根据李航>实现 ''' from collections import defaultdict import...len(self.trainset) self.M = max([len(record) - 1 for record in self.trainset]) # P91中的M...# each feature function correspond to id self.feats[f] = i # 初始化需要学习的参数的值...6.22中的分子 ''' wgt = 0.0 for f in features: print (self.feats[(label...input.data") maxent.train(100) prob = maxent.predict("Sunny Sad") print (prob) github上发现的一份最大熵模型实现代码
已获 深度学习这件小事 授权 作者 刘建平Pinard zenRRan略有改动 最大熵模型(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...在损失函数优化的过程中，使用了和支持向量机类似的凸优化技术。而对熵的使用，让我们想起了决策树算法中的ID3和C4.5算法。理解了最大熵模型，对逻辑回归，支持向量机以及决策树算法都会加深理解。...最大熵模型损失函数的优化 在上一节我们已经得到了最大熵模型的函数H(P)。它的损失函数−H(P)定义为： ? 约束条件为： ?...由于IIS一般只用于最大熵模型，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...惯例，我们总结下最大熵模型作为分类方法的优缺点： 最大熵模型的优点有： a) 最大熵统计模型获得的是所有满足约束条件的模型中信息熵极大的模型,作为经典的分类模型时准确率较高。
https://blog.csdn.net/u014688145/article/details/55003910 最大熵模型与GIS ，IIS算法 前言 在学习最大熵模型时，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熵模型】 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。...最原始的最大熵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熵模型】也全部推导过一遍了，所以具体的细节就不再赘述了。...最大熵IIS训练算法的Java实现 Fork自https://github.com/tpeng/maxent ，经过实测，hankcs所给的数据训练准确率可达0.7619。
作者 | Ray 编辑 | 安可 出品 | 磐创AI技术团队 目录： 一、熵与条件熵 二、最大熵模型的思想 三、最大熵模型的定义 四、最大熵模型损失函数的优化求解 五、最大熵模型的优缺点 一、熵与条件熵...条件熵公式为： 二、最大熵模型的思想 最大熵模型认为，学习概率模型时，在所有可能的概率模型中，熵最大的模型是最好的模型。...若模型要满足一些约束条件时，则最大熵原理就是在满足已知条件的概率模型集合中，找到熵最大的模型。...因此最大熵的的损失函数为： 四、最大熵模型损失函数的优化求解 通过上一节的定义，我们给出最大熵模型的目标函数为： 最大熵模型的目标函数是带有约束的最优化问题，根据上一篇文章拉格朗日对偶性的学习，可以将这个问题转化为无约束最优化的问题...五、最大熵模型的优缺点 优点： 1. 最大熵统计模型获得的是所有满足约束条件的模型中信息熵极大的模型,作为经典的分类模型时准确率较高。 2.
##题目 实现一个最大（小）栈，即可随时拿出当前栈中最大（小）的元素 ##解题思路 这是一道非常经典的面试题，目题目也不难，但还是很能考察开发人员的基本功的，所以面试官很容易脱口就问到这个题 这道题目的要求其实就是实现一个特殊的栈...这个栈能够随时拿到栈中所有元素的最大（小）值 这就是题目所有的要求了 所以在已有栈的基础上稍加改进就能实现 比较简单的办法就是使用两个栈来实现这个特殊的栈 其中一个栈stack正常进出元素 另外一个栈...stack正常出栈 这样就能保证stackMax（stackMin）跟stack的高度永远一致 并且栈顶的元素永远是最大（小）值 ##算法图解 以最大栈为例进行图解演示 定义两个栈，和一堆需要入栈的元素...stackMax栈中，则需要将入栈元素“1”与栈顶元素“3”进行比较 “3”>“1”，所以将栈顶元素“3”，再次入栈 依次类推，知道所有元素入栈 在这个过程中，stackMax栈的栈顶元素，始终是最大元素...##代码实现 public class MaxHeap { private final Stack stack; private final Stack<
# 最大最小距离算法的Python实现 # 数据集形式data=[[],[],...,[]] # 聚类结果形式result=[[[],[],...],[[],[],...],...] # 其中[]为一个模式样本...将Z2加入到聚类中心集中 zs.append(data[index]) # 计算阈值T T = t * distance return T # 计算两个模式样本之间的欧式距离
，如城市旅行者对交通方式和路线的选择(Wu等，2017年)。...与机器控制的选择不同的是，机器一般遵循完全理性，采用报酬最高的政策，研究表明，人类代理人在有限理性下做出次优决策(陶、罗德和科克伦，2014年)。...这种行为可以用最大因果熵(MCE)原理来建模(Ziebart，2010年)。...本文定义并研究了一个一般的报酬转化问题(即报酬推进问题)：在MCE原则下，将Agent的策略从原来的策略恢复到预定的目标策略的附加奖励函数的范围。...我们证明，给定一个MDP和一个目标策略，有无限多额外的奖励函数可以实现预期的策略转换。此外，我们还提出了一种算法，以最小的“成本”进一步提取额外的奖励，以实现策略转换。
前几天在微信订阅号“待字闺中”中看到的一篇文章《小技巧求一个数组中子数组的最大和》，提供下Java的实现，并且在对题目做下小修改，本来打算直接在微信里直接回复，但是发现无法回复，然后整理出一篇简短博客吧...解答： 【只有子数组“前半部分”的和为正数时，子数组的求和才有可能最大】，在这个trick条件下，只需要遍历一次数组就可以。算法是：当从头开始遍历的元素的求和为正数时，继续向后遍历。...Java实现 原文提供的是Python的实现，我这里通过Java来实现： package subarraymaxsum; public class MaxSumOfSubArray {...当全为正数时，最大的和自然就是所有元素的和，当全为负数时，最大和自然就是其中最大的那个负数的值。通过此算法都能得到相应的结果。...总结 该算法可以适用于任何数值数组，和数组中数组的正负无关。
1.定义图片熵：在物理学上是度量热力系统学系统中的无序程度，在信息论中是度量系统的不确定性。...左边瓶子里的豆子很完整，都是绿色的豆子，所以它的熵比较小，信息熵越小，数据成纯度越高，也就是说左边罐子里只有同一种颜色，它豆子的纯度比较高。...右边的瓶子豆子很凌乱，所以熵的伤比较大，也就是说右边的罐子里有红色和绿色两种不一样的豆子，它包含的豆子种类多，信息量大。...“我是卖报的小行家”这几个字，他的纯度低，信息量大，所以你的熵值大。我们可以通过香浓提供的公式来算出它所对应的熵值。从上面两个案例，我们可以总结出以下两个性质：信息熵越大，信息量越多，纯度越低。...3.实现学号C语言程序设计数据库原理体育平均分185.0080.0093.0086260.0080.0088.0076350.0080.0088.0072.66667440.0080.0090.0070590.0080.0088.0086
# _*_ encoding:utf-8 _*_ """ 最大堆 """ class MaxHeap(object): # def __init__(self): # self.data...self.count += 1 self.shiftup(self.count) def shiftup(self, count): # 将插入的元素放到合适位置...，保持最大堆 while count > 1 and self.data[(count/2)-1] < self.data[count-1]: self.data...，保持最大堆 while 2 * count <= self.count : # 证明有孩子 j = 2 * count...self.count += 1 self.shiftup(self.count) def shiftup(self, count): # 将插入的元素放到合适位置
但如果假设模型出现偏差，将导致非常差的估计结果。 ---------- 二、最大熵原理 最大熵原理是一种选择随机变量统计特性最符合客观情况的准则，也称为最大信息原理。...在数学上，这个原理称为最大熵原理。 那么，到底什么是熵呢？...求最大熵模型。 为了方便,分别用y_{1}~y_{5}表示A~E，于是最大熵模型的最优化问题是: min-H(p)=\sum_{i=1}^{5}p(y_{i})logp(y_{i}) s.t....但是理解它仍然很有意义，尤其是它和很多分类方法都有千丝万缕的联系。 优点 a) 最大熵统计模型获得的是所有满足约束条件的模型中信息熵极大的模型,作为经典的分类模型时准确率较高。.../question/27976634/answer/153567695 ---------- 理解EM算法的九层境界 参考资料： 从最大似然到EM算法浅解 百度文库：极大似然估计
但如果假设模型出现偏差，将导致非常差的估计结果。 ---- 二、最大熵原理 最大熵原理是一种选择随机变量统计特性最符合客观情况的准则，也称为最大信息原理。...在数学上，这个原理称为最大熵原理。 那么，到底什么是熵呢？...求最大熵模型。...但是理解它仍然很有意义，尤其是它和很多分类方法都有千丝万缕的联系。 优点 a) 最大熵统计模型获得的是所有满足约束条件的模型中信息熵极大的模型,作为经典的分类模型时准确率较高。.../question/27976634/answer/153567695 ---- 理解EM算法的九层境界 参考资料： 从最大似然到EM算法浅解 百度文库：极大似然估计
辗转相除法，又被称为欧几里德（Euclidean）算法， 是求最大公约数的算法。 当然也可以求最小公倍数。 算法描述 两个数a，b的最大公约数记为GCD(a,b)。...a，b的最大公约数是两个数的公共素因子的乘积。如462可以分解成2 × 3 × 7 × 11；1071可以分解成3 × 3 × 7 × 17。...462和1071的最大公约数等于它们共有的素因数的乘积3 × 7 = 21。如果两数没有公共的素因数，那么它们的最大公约数是1，也即这两个数互素，即GCD(a,b)=1。...辗转相除法是一种递归算法。...算法实现： 递归版本： private static int gac(int a, int b) { if(a<b){ swap(a,b);
参考于 ：https://www.cnblogs.com/morethink/p/8419151.html 在学校参加蓝桥杯的时候 研究过，时间久了，有些遗忘，特自己做笔记，回顾一下 1、冒泡排序 思想...：重复地走访过要排序的数列，一次比较两个元素，如果他们的顺序错误就把他们交换过来。...走访数列的工作是重复地进行直到没有再需要交换，也就是说该数列已经排序完成。...，藏着磕Bug的痛苦。...以上文章，均是我实际操作，写出来的笔记资料，不会出现全文盗用别人文章！烦请各位，请勿直接盗用！
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 Java 实现阶乘算法 阶乘算法如下： 以下列出 0 至 20 的阶乘： 0！=1，(0 的阶乘是存在的) 1！=1， 2！=2， 3！=6， 4！...的个位数字都是0。...java代码实现 package com.leo.kang.interview; import java.math.BigDecimal; public class Factorial { /**...(100))); } /** * 递归实现阶乘算法 * * @param n * @return */ public static long factorialRecursive(int n) {...1); } /** * 循环实现阶乘算法 * @param n * @return */ public static long factorialLoop(int n) { // 阶乘对整数才有意义
此文不对理论做相关阐述,仅涉及代码实现: 1.熵计算公式: P为正例,Q为反例 Entropy(S) = -PLog2(P) - QLog2(Q); 2.信息增量计算...import com.google.common.collect.Multimap; 6 import com.google.common.collect.Sets; 7 8 import java.util...84 * @param entropyS 总的熵值 85 * @param totalSize 总的样本数 86 * @return 信息增益 87 *...continue; 134 } 135 ++counterExample; 136 } 137 /*计算总的熵...3 import com.google.common.collect.Lists; 4 import com.google.common.collect.Maps; 5 6 import java.util
抛开算法执行层面的具体细节，他们产生的来龙去脉是什么？有着怎样的联系？今天，就和大家分享一下我在这部分内容上的一些思考。 1....一个中心：最大熵准则 这是一个原则性的指导思想，实践中在其他应用指导下才能生效，而平常我们用的极大似然估计方法，是最大熵准则求解步骤中的最后一步。...另外，最大熵分布的求解仍然用到优化问题的对偶性质，可以证明，一般的机器学习问题loss设定成估计分布对经验分布函数交叉熵（用极大似然求解参数），其实是最大熵模型中选定若干特征函数ri，并以样本估计值作为其真值时的最大熵模型的解...（关于最大熵模型的求解公式推导以及学习算法，以及与其关系密切的指数分布族函数的性质我们另外找专题再讨论，本文专注讲清楚其来龙去脉和图模型之间的关系。） 2....这是我理解的统计建模在最大熵的根基下的的全部脉络，且本文并不涉及算法操作层面的严谨叙述，相关内容可自行查阅教材。
给出一个非负整数，找到这个非负整数中包括的最大递减数。一个数字的递减数是指相邻的数位从大到小排列的数字。...如： 95345323，递减数有：953,95,53,53,532,32, 那么最大的递减数为953。 假设输入的数字为负数，返回-1。 假设找不到递减数，也返回-1....代码实现： package huawei import ( "fmt" "sort" "strconv" ) func Test5Base() { num := 431492 degressiveNums...1} } degressiveNums := make([]int, 0) numStr := strconv.Itoa(num) length := len(numStr) //长度为i的子串...% 10 weishu = append(weishu, n) num /= 10 } return sort.IntsAreSorted(weishu) } //获取一个slice中最大的数
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...数组的反转原理跟冒泡排序有点像,都是通过交换位置,只不过数组的反转是交换第一个和最后一个的位置,第二个和倒数第二个的位置,冒泡排序是交互相邻两个的位置.下面看一下具体的代码实现 package test...; /** * 数组的反转 */ public class TestDemo { public static void main(String[] args) { int[...System.out.println(); for(int elem:arr){ System.out.print(elem + ","); } } // 实现数组元素的翻转...;i >= 0;i--){ arr1[arr.length-i-1] = arr[i]; } return arr1; } } 如果有写的不对的地方
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