ImageJ中图像二值化方法介绍 概述 二值图像分析在对象识别与模式匹配中有重要作用，同时也在机器人视觉中也是图像处理的关键步骤，选择不同图像二值化方法得到的结果也不尽相同。本文介绍超过十种以上的基于
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前言：“熵”最初是热力学中的一个概念，后来在信息论中引入了信息熵的概念，用来表示不确定度的度量，不确定度越大，熵值越大。极限情况，当一个随机变量均匀分布时，熵值最大；完全确定时，熵值为0。以最大熵理论为基础的统计建模已经成为近年来自然语言处理领域最成功的机器学习方法。
决策树代表着一组if-else规则，互斥且完备。决策树的内部节点表示一个特征或者属性，叶节点表示一个类，也就是最终分类的确定是在叶结点上做的。 决策树要做的是与训练数据矛盾最小，同时具有良好泛化能力。
二分类的线性分类模型，也是判别模型。 目的是求出把训练数据进行线性划分的分离超平面。 感知机是神经网络和支持向量机的基础。 学习策略：极小化损失函数。损失函数对应于误分类点到分离超平面的总距离。 基于随机梯度下降法对损失函数的最优化算法，有原始形式和对偶形式。
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。本文就对最大熵模型的原理做一个小结。
感知机、k近邻法、朴素贝叶斯法、决策树 是简单的分类方法，具有模型直观、方法简单、实现容易等特点
Logistic Regression 是一个非常经典的算法，其中也包含了非常多的细节，曾看到一句话：如果面试官问你熟悉哪个机器学习模型，可以说 SVM，但千万别说 LR，因为细节真的太多了。
在本教程中，我们将讨论最大熵文本分类器，也称为MaxEnt分类器。最大熵分类器是自然语言处理，语音和信息检索问题中常用的判别分类器。使用像JAVA，C++或PHP这样的标准编程语言实现最大熵分类器都可以，但是，为了估计模型的权重，必需解决数值优化问题。
监督学习可以认为是学习一个模型，使它能对给定的输入预测相应的输出。监督学习包括分类、标注、回归。本篇主要考虑前两者的学习方法。
在前面的文章中，我们已经引入了通信和信息的概念，并介绍了信息度量的公式信息量和信息熵，相关内容请戳：
什么是熵(Entropy) 简单来说，熵是表示物质系统状态的一种度量，用它老表征系统的无序程度。熵越大，系统越无序，意味着系统结构和运动的不确定和无规则；反之，，熵越小，系统越有序，意味着具有确定和有规则的运动状态。熵的中文意思是热量被温度除的商。负熵是物质系统有序化，组织化，复杂化状态的一种度量。 熵最早来原于物理学. 德国物理学家鲁道夫·克劳修斯首次提出熵的概念，用来表示任何一种能量在空间中分布的均匀程度，能量分布得越均匀，熵就越大。 一滴墨水滴在清水中，部成了一杯淡蓝色溶液 热水晾在空气中，热量会传到
本文介绍对数线性分类模型，在线性模型的基础上通过复合函数（sigmoid，softmax，entropy ）将其映射到概率区间，使用对数损失构建目标函数。首先以概率的方式解释了logistic回归为什么使用sigmoid函数和对数损失，然后将二分类扩展到多分类，导出sigmoid函数的高维形式softmax函数对应softmax回归，最后最大熵模型可以看作是softmax回归的离散型版本，logistic回归和softmax回归处理数值型分类问题，最大熵模型对应处理离散型分类问题。
关于最大熵原理有很多直观容易理解的解释，比如Berger的例子，比如吴军老师数学之美中的例子。
红色的是牛顿法的迭代路径,绿色的是梯度下降法的迭代路径.牛顿法起始点不能离极小点太远,否则很可能不会拟合.
你每天起床之前有两个选择，要么继续趴下做你没有做完的梦，要么拉开被子完成你没有完成的梦想。——杰森∙斯坦森
本教程为脑机学习者Rose发表于公众号：脑机接口社区(微信号：Brain_Computer),QQ交流群：903290195
因为要准备面试，本文以李航的《统计学习方法》为主，结合西瓜书等其他资料对机器学习知识做一个整理。
Logistic 回归 或者叫逻辑回归 虽然名字有回归，但是它是用来做分类的。其主要思想是: 根据现有数据对分类边界线(Decision Boundary)建立回归公式，以此进行分类。
如果大家对机器学习算法有所涉猎的话，想必你一定看过《统计学习方法》这本书，里面介绍了统计学中的一些基本算法和知识点，本文进行了详细的总结。
极大似然估计是建立在极大似然原理的基础上的一个统计方法，极大似然原理的直观想法是，一个随机试验如有若干个可能的结果A，B，C，... ，若在一次试验中，结果A出现了，那么可以认为实验条件对A的出现有利，也即出现的概率P(A)较大。极大似然原理的直观想法我们用下面例子说明。设甲箱中有99个白球，1个黑球；乙箱中有1个白球．99个黑球。现随机取出一箱，再从抽取的一箱中随机取出一球，结果是黑球，这一黑球从乙箱抽取的概率比从甲箱抽取的概率大得多，这时我们自然更多地相信这个黑球是取自乙箱的。一般说来，事件A发生的概率与某一未知参数 \theta 有关， \theta 取值不同，则事件A发生的概率P(A|\theta )也不同，当我们在一次试验中事件A发生了，则认为此时的\theta 值应是t的一切可能取值中使P(A|\theta )达到最大的那一个，极大似然估计法就是要选取这样的t值作为参数t的估计值，使所选取的样本在被选的总体中出现的可能性为最大。
熵度量的是事物的不确定性。越不确定的事物，它的熵就越大。具体的，随机变量熵的表达式为：
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熵最大的分布。
本内容涉及模型核心数学公式，把本人面试中常被问到问题以及模型知识点的总结，起到提纲挈领作用，在准备的过程中抓住每个模型的重点。
【导读】两天前，专知公众号发布了深度学习顶会 ICLR 2018 匿名提交论文列表，今天我们很荣幸有老师和同学来自荐他们的在ICLR2018上的工作，后续我们会不断推出论文自荐活动，也希望愿意分享自己工作和成果的老师和同学多多和我们联系，希望专知伴随着大家一起成长，共同进步。 深度学习泛化研究：多层非线性复合是对最大熵原理的递归逼近实现 【前言】 深度学习在各领域得到成功应用的一个重要原因是其优秀的泛化性能。从ICLR 2017 “RethinkingGeneralization”的最佳论文到最近Hint
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1. 阅读本文前已全面了解统计机器学习中最大熵模型（MEM），有向图模型（DAG），无向图模型（UGM）等相关内容会获得更好阅读体验。
首先说一下，大家的催更我都有看到，无奈我请假出差了，预计十来天，这期间也会尽力更新文章，感谢大家的支持。今天发一篇北大18级硕士Jason Cai关于xgboost的文章，后续还有相关内容的进阶。首先说一下，xgboost也算是集成学习的一种。正文如下：
问耕 编译自 BAIR Blog 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 来自加州大学伯克利分校的博士生唐浩然（Haoran Tang）和Tuomas Haarnoja今天发表博客文章，介绍了他们的一项新研究。原标题《通过最大熵深度强化学习掌握不同的技能》，以下是文章的主要内容。 标准的深度强化学习，旨在掌握单一方法来解决给定的任务。但只有一种解决方案是不够的，因为智能体很容易受到现实世界中常见环境变化的影响。 例如，一个在简单迷宫中寻找目标的机器人，在训练的时候，智能体学会了从上部通道找到目标的方法，因为
SimpleAI推荐语：剑林大神的博客是我见过的将复杂知识讲解的最通俗易懂又鞭辟入里的博客，而且他的文字功底也十分了得，让人读罢大呼过瘾。这篇文章，从“熵”的角度，剖析了NLP许多基础技术背后的基本原理，十分值得一读。
本文将尽量使用易懂的方式，尽可能不涉及数学公式，而是从整体的思路上来看，运用感性直觉的思考来解释最大熵马尔可夫模型。并且从名著中找了个具体应用场景来帮助大家深入这个概念。
我们知道，机器学习的特点就是：以计算机为工具和平台，以数据为研究对象，以学习方法为中心；是概率论、线性代数、数值计算、信息论、最优化理论和计算机科学等多个领域的交叉学科。所以本文就先介绍一下机器学习涉及到的一些最常用的的数学知识。
在有些情况下，我们知道目标函数的表达形式，但因为目标函数形式复杂不方便对变量直接求导。这个时候可以尝试找到目标函数的一个下界函数，通过对下界函数的优化，来逐步的优化目标函数。
【第1章】 统计学习方法概论 【第2章】 感知机 【第3章】 k 近邻法 【第4章】 朴素贝叶斯法 【第5章】 决策树 【第6章】 逻辑斯谛回归与最大熵模型 【第7章】 支持向量机 【第8章】 提升方法 【第9章】 EM算法及其推广 【第10章】 隐马尔科夫模型 【第11章】 条件随机场 【第12章】 统计学习方法总结
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在介绍马尔可夫模型之前，先简单介绍下马尔可夫过程。马尔可夫过程是满足无后效性的随机过程。假设在一个随机过程中，
深度强化学习(Deep reinforcement learning)在许多任务中都能获得成功。标准深度强化学习算法的目标是掌握一种解决给定任务的单一方法。因此，训练对环境中的随机性、策略的初始化和算
本文尽可能的不涉及到繁杂的数学公式，把面试中常问的模型核心点，用比较通俗易懂但又不是专业性的语言进行描述。希望可以帮助大家在找工作时提纲挈领的复习最核心的内容，或是在准备的过程中抓住每个模型的重点。
1.泛化误差/期望损失(风险函数):是理论模型f(X)关于联合分布P(X,Y)的平均意义下的损失.
本文将尽量使用易懂的方式，尽可能不涉及数学公式，而是从整体的思路上来看，运用感性直觉的思考来解释最大熵模型。并且从名著中找了几个具体应用场景来帮助大家深入这个概念。
最大熵原理是概率模型学习的一个原则。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，熵最大的模型是最好的模型。通常用约束条件来确定概率模型的集合，因此最大熵原理也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。
，其中y 代表的是样本视为正样本的可能性，则 1-y 为视为负样本的可能性。
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。
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 最大熵模型(maximum entropy model， MaxEnt)也是很典型的分类算法，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。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。 熵和条件熵 在(机器学习(9)之ID3算法详解及python实现)一文中，我们
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用bootstrap自助法生成m个训练集，对每个训练集构造一颗决策树，在节点找特征进行分裂的时候，并不是对所有特征找到使得指标（如信息增益）最大的，而是在特征中随机抽取一部分特征，在抽取到的特征中找到最优解，进行分裂。模型预测阶段就是bagging策略，分类投票，回归取均值。
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