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？...最大熵没有假设“天气”与“心情”独立分布，也没有承认“天气”对“心情”有影响，也许它的确有影响，但是最大熵只保证最终结果符合概率约束。...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。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)，则须建立条件最大熵模型。 本文实现的最大熵模型属于条件最大熵模型。
# encoding: utf-8 ''' Created on 2017-8-7 根据李航>实现 ''' from collections import defaultdict import...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...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。本文就对最大熵模型的原理做一个小结。...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。...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。...可以发现以上的概率估计方法遵循了的恰恰是最大熵的原理。 三、最大熵模型的定义 最大熵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。...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
今天说一说基于matlab的遗传算法_最大覆盖问题matlab,希望能够帮助大家进步!!!...遗传算法流程； %遗传算法的伪代码描述： %Procedure GA %Begin % T=0; % Initialize p(t) ; //p(t)表示 t代种群 %...遗传算子 遗传算法使用选择运算来实现对群体中的个体进行优胜劣汰操作：适应度高的个体被遗传到下一代群体中的概率大；适应度低的个体，被遗传到下一代群体中的概率小。...交叉运算是遗传算法区别于其他进化算法的重要特征，它在遗传算法中起关键作用，是产生新个体的主要方法。 SGA中交叉算子采用单点交叉算子。...遗传算法中的变异运算是产生新个体的辅助方法，它决定了遗传算法的局部搜索能力，同时保持种群的多样性。交叉运算和变异运算的相互配合，共同完成对搜索空间的全局搜索和局部搜索。
)分类算法。...kNN算法的核心思想是，在一个含未知样本的空间，可以根据离这个样本最邻近的k个样本的数据类型来确定样本的数据类型。...该算法涉及3个主要因素：训练集、距离与相似的衡量、k的大小； 主要考虑因素：距离与相似度的； 二、举例说明 右图中，绿色圆要被决定赋予哪个类，是红色三角形还是蓝色四方形？...三、MATLAB实现 KNN.m：KNN标签预测，输入测试数据、样本数据、样本标签、K值 输出数据：对单个样本预测的标签值 MATLAB function relustLabel = KNN(inx...ascend'); len = min(k,length(B)); relustLabel = mode(labels(IX(1:len))); end Obj.m 目标函数，返回值为标签预测错误率 MATLAB
Neville算法MATLAB实现 初始值 计算表格 计算结果 算法伪代码 代码实现 x_input=[1.0,1.3,1.6,1.9,2.2]; neville(x_input,1.5,10^(-2)
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君 这是通过传统互相关的方法来进行声源定位的程序，做完互相关之后，红色标注的程序行，应该如何理解呢，是通过什么方法来实现最终延迟差的估计的呢？...plot((1:4000)*0.05,sigMicB); subplot(3,1,3); plot((1:4000)*0.05,sigMicC); %% % *用CC(Cross-Correlation)算法估计时延差...* %CC算法求延时差 rMicAB=xcorr(sigMicA,sigMicB,Rlen,’biased’); %求MIC A、B信号互相关 rMicAC=xcorr(sigMicA,sigMicC,...Rlen,’biased’); %求MIC A、C信号互相关 [val,DelayDifferAB]=max(rMicAB); %互相关最大值的位置体现了延迟差。
人工鱼群算法 在一片水域中，鱼往往能自行或尾随其他鱼找到营养物质多的地方，因而鱼生存数目最多的地方一般就是本水域中营养物质最多的地方，人工鱼群算法就是根据这一特点，通过构造人工鱼来模仿鱼群的觅食、聚群及追尾行为...，从而实现寻优。...算法描述 在一片水域中，鱼往往能自行或尾随其他鱼找到营养物质多的地方，因而鱼生存数目最多的地方一般就是本水域中营养物质最多的地方，人工鱼群算法就是根据这一特点，通过构造人工鱼来模仿鱼群的觅食、聚群及追尾行为...，从而实现寻优，以下是鱼的几种典型行为: 1)觅食行为：一般情况下鱼在水中随机地自由游动,当发现食物时,则会向食物逐渐增多的方向快速游去。...MATLAB 智能算法-30个案例分析[J]. 2015.
与其他算法相比,BA 在准确性和有效性方面远优于其他算法,且没有许多参数要进行调整。...蝙蝠根据自身与目标的邻近程度来自动调整发射的脉冲波长（或频率）和调整脉冲发射率r属于[0,1] 3）虽然音量的变化方式有多种但在蝙蝠算法中, 假定音量A是从一个最大值A0(整数)变化到固定最小值Amin...Maltab实现： 主函数代码： MATLAB function [bestMin, bestID] = MYBA() %A new modification approach on bat algorithm...for solving optimization problems %omegaxyz.com 2019年2月12日 clc %% BA参数设置 t = 1; maxT = 500; %最大迭代次数...,1); % 脉冲率 (不变或增加)) r0 = 0.7; Af = 0.9; Rf = 0.9; Qmin = 0; % 最小频率 Qmax = 1; % 最大频率
plot3(ant_x(i),ant_y(i),tau(i),'k*'); hold on; Macro = zeros(1,ant); end fprintf('蚁群搜索开始(找最大值...ant tau(i) = (1-rou)*tau(i) + Macro(i); end T = T + 1; end hold off; fprintf('蚁群搜索到的最大值点
（一）蚁群算法的由来 蚁群算法(ant colony optimization)最早是由Marco Dorigo等人在1991年提出，他们在研究新型算法的过程中，发现蚁群在寻找食物时，通过分泌一种称为信息素的生物激素交流觅食信息从而能快速的找到目标...，据此提出了基于信息正反馈原理的蚁群算法。...（二）蚁群算法能做什么 蚁群算法根据模拟蚂蚁寻找食物的最短路径行为来设计的仿生算法，因此一般而言，蚁群算法用来解决最短路径问题，并真的在旅行商问题（TSP，一个寻找最短路径的问题）上取得了比较好的成效。...（三）蚁群算法实现 优化的 函数为F（x,y）= -(x.^2+3*y.^4-0.2*cos(3*pi*x)-0.4*cos(4*pi*y)+0.6) MATLAB clear clc Ant = 300...max(Tau); maxX=X(max_index,1); maxY=X(max_index,2); maxValue=F(X(max_index,1),X(max_index,2)); 优化函数： MATLAB
史上最详细的MFCC算法实现（附测试数据） 1.matlab安装voicebox语音包 2.MFCC原理讲解 3.MFCC算法设计实现（matlab） 3.1 .wav格式语音文件提取【x(200000...音频文件读取（最好是.wav文件） 2.预先加重 3.分帧 4.加窗 5.傅里叶变换（当是2的N次方时，可以使用FFT快速傅里叶变换） 6.梅尔滤波器组 7.离散余弦变换DCT 3.MFCC算法设计实现...和16000Hz，采样频率需要大于真实信号最大频率的2倍，才不会导致频谱混叠。...其matlab代码如下所示： SC=S....5.参考文献,资料 1.基于谱熵梅尔积的语音端点检测方法 2.语音识别MFCC 3.语音特征参数MFCC提取过程详解 4.Mel滤波器组的设计与实现（基于MATLAB和Python） 发布者
遗传算法程序（一）: 说明: fga.m 为遗传算法的主程序; 采用二进制Gray编码,采用基于轮盘赌法的非线性排名选择, 均匀交叉,变异操作,而且还引入了倒位操作!...随着种群向前进化，逐步增大变异率至1/2交叉率 p(i)=pMutation; i=i+1; end t=1:eranum; plot(t,Trace(:,1)'); title('函数优化的遗传算法...):-1:d(1)); NewPop(PopIn(i),d(2)+1:n)=OldPop(PopIn(i),d(2)+1:n); end end end 遗传算法程序...（三）： %IAGA function best=ga clear MAX_gen=200; %最大迭代步数 best.max_f=0; %当前最大的适应度 STOP_f...1) if U>c_p(m) & U<c_p(m+1) picked=m+1; break; end end 全方位的两点杂交、两点变异的改进的加速遗传算法
##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...）栈顶元素，则将当前栈顶的元素再次入栈 注意：当前元素栈顶并不出栈 出栈的时候就跟随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 当栈为空的时候，正常入栈 当栈不为空的时候，stack栈正常入栈 stackMax栈中，则需要将入栈元素“3”与栈顶元素...##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
粒子群算法（Particle Swarm Optimization，PSO）是20世纪90年代兴起的一门学科，因其概念简明、实现方便、收敛速度快而为人所知。...粒子群算法是一门新兴算法，此算法与遗传算法有很多相似之处，其收敛于全局最优解的概率很大。...粒子群算法中所涉及到的参数有： 种群数量：粒子群算法的最大特点就是速度快，因此初始种群取50-1000都是可以的，虽然初始种群越大收敛性会更好，不过太大了也会影响速度； 迭代次数：...对于最优值，如果求最大值则初始化为负无穷，相反地初始化为正无穷。...：',num2str(fym)]); disp(['变量取值：',num2str(ym)]); 结果如下： 由上图可以看出算法已成功找出了最优解，其最优解为18.3014，而其最大值为32.1462
PSO（PSO——Particle Swarm Optimization）（基于种群的随机优化技术算法） 粒子群算法模仿昆虫、兽群、鸟群和鱼群等的群集行为，这些群体按照一种合作的方式寻找食物，群体中的每个成员通过学习它自身的经验和其他成员的经验来不断改变其搜索模式...代码： MATLAB %------初始格式化-------------------------------------------------- clear all; clc; format long...=2; %学习因子1 c2=2; %学习因子2 w=0.7298; %惯性权重 MaxDT=200; %最大迭代次数...-最后给出计算结果 plot(yy) title(['适应度曲线 ' '终止次数=' num2str(MaxDT)]); xlabel('进化代数'); ylabel('适应度') %------算法结束...c1=2; %学习因子1 c2=2; %学习因子2 w=0.7; %惯性权重 MaxDT=100; %最大迭代次数 D=
基于Logistic回归和Sigmoid函数的分类 优点：计算代价不高，易于理解和实现 缺点：容易欠拟合，分类精度可能不高 使用数据类型：数值型和标称型数据 Sigmoid函数： ?...1梯度上升法 梯度上升法的基本思想： 要找到某函数的最大值，最好的方法是沿着该函数的梯度方向寻找 这里提一下梯度下降法，这个我们应该会更加熟悉，因为我们在很多代价函数J的优化的时候经常用到它，其基本思想是...该公式已知被迭代执行，直到某个停止条件位置，比如迭代次数达到某个指定值或者算法的误差小到某个允许的误差范围内。 注：梯度下降算法中的迭代公式如下： ? Matlab 实现 ? ?...Matlab 代码实现 ? ? 效果如下： ? 由上图可以看出，随机梯度上升算法分类效果并没有上面的的梯度上升算法分类效果好。...3改进的随机梯度上升算法 改进的随机梯度上升算法的主要两个改进点如下： 1,每一步调整alpha的值，也就是alpha的值是不严格下降的 2.随机采取样本来更新回归参数 matlab代码如下： ?
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