最大熵l-bfgs算法伪代码_最大熵分布算法代码_最大流算法伪代码 - 腾讯云开发者社区

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。

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最大熵模型与GIS ，IIS算法

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...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。...主要阐述下IIS的基本思想，以及重点关注代码的编写。...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。

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机器学习算法系列(三)：最大熵模型

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

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LaTeX的算法 | 伪代码排版

Preface 写论文时要陈述自己提出来的算法，遂学。...} 下面是一些简单的使用： \begin{algorithm}[H] \caption{algorithm 1} \begin{algorithmic}[1] % 此处的[1]控制一下算法中的每句前面都有标号...mirrors.hit.edu.cn/CTAN/macros/latex/contrib/algorithm2e/doc/algorithm2e.pdf 本文作者：博主： gyrojeff 文章标题：LaTeX的算法...| 伪代码排版本文地址：https://gyrojeff.top/index.php/archives/103/ 版权说明：若无注明，本文皆为“gyro永不抽风！”

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论文算法伪代码word_论文伪代码要配文字描述吗

我的主页 WPS插入LaTeX伪代码_taoyafan的博客-CSDN博客_wps 伪代码 X：https://jingyan.baidu.com/article/08b6a591969d5a14a8092294...如何在WPS/WORD中解决Aurora的运行问题_啦啦啦守望之海的博客-CSDN博客直接上LaTex：用上Latex实现编辑伪代码 – hqium – 博客园在不能使用梯子的情况，解决问题太难了。...overleaf在线编辑：Log in to Overleaf – Overleaf, 在线LaTeX编辑器参考写法：LaTeX写伪代码_东明山庄的博客-CSDN博客_latex 伪代码算法伪代码可视化与代码...return} $storageserver$ and $path$; \end{algorithm} % 主体algorithm部分——end \end{document} 算法伪代码可视化与代码...$con(r_i)=con(r_i)\cup {r^{maxSim}}$\; } return $con(r_i)$\; \end{algorithm} \end{document} 算法伪代码可视化与代码

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机器学习之从极大似然估计到最大熵原理以及EM算法详解

---- 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。...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

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机器学习之从极大似然估计到最大熵原理以及EM算法详解

---------- 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....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

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liblbfgs中L-BFGS算法的实现

在博文“优化算法——拟牛顿法之L-BFGS算法”中，已经对L-BFGS的算法原理做了详细的介绍，本文主要就开源代码liblbfgs重新回顾L-BFGS的算法原理以及具体的实现过程，在L-BFGS算法中包含了处理...L-BFGS算法的主要函数在liblbfgs中，有很多利用汇编语言优化的代码，这里暂且不考虑这些优化的代码，对于这些优化的代码，作者提供了基本的实现方式。 2.3.1....对于owlqn_pseudo_gradient函数，可以参见2.3.4 在OWL-QN中，由于在某些点处不存在导数，因此使用伪梯度代替L-BFGS中的梯度。 2.3.6....其具体的计算方法为： L-BFGS的具体原理可以参见“优化算法——拟牛顿法之L-BFGS算法”。...——拟牛顿法之L-BFGS算法优化算法——OWL-QN

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机器学习算法实现解析——liblbfgs之L-BFGS算法

1、liblbfgs简介 liblbfgs是L-BFGS算法的C语言实现，用于求解非线性优化问题。...算法的主要函数在liblbfgs中，有很多利用汇编语言优化的代码，这里暂且不考虑这些优化的代码，对于这些优化的代码，作者提供了基本的实现方式。...对于owlqn_pseudo_gradient函数，可以参见2.3.4 在OWL-QN中，由于在某些点处不存在导数，因此使用伪梯度代替L-BFGS中的梯度。...L-BFGS的具体原理可以参见“优化算法——拟牛顿法之L-BFGS算法”。在上述过程中，第一个循环计算出倒数第mm代时的下降方向，第二个阶段利用上面计算出的方法迭代计算出当前的下降方向。...——拟牛顿法之L-BFGS算法优化算法——OWL-QN

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机器学习算法实现解析——liblbfgs之L-BFGS算法

在博文“优化算法——拟牛顿法之L-BFGS算法”中，已经对L-BFGS的算法原理做了详细的介绍，本文主要就开源代码liblbfgs重新回顾L-BFGS的算法原理以及具体的实现过程，在L-BFGS...算法的主要函数在liblbfgs中，有很多利用汇编语言优化的代码，这里暂且不考虑这些优化的代码，对于这些优化的代码，作者提供了基本的实现方式。...对于owlqn_pseudo_gradient函数，可以参见2.3.4 在OWL-QN中，由于在某些点处不存在导数，因此使用伪梯度代替L-BFGS中的梯度。...计算的方法为： fo−fnfn<Δ \frac{f_o-f_n}{f_n}<\Delta 是否达到最大的迭代次数 // 已达到最大的迭代次数 if (param.max_iterations !...——拟牛顿法之L-BFGS算法优化算法——OWL-QN

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【技术分享】L-BFGS算法

2.5 L-BFGS（限制内存BFGS）算法在BFGS算法中，仍然有缺陷，比如当优化问题规模很大时，矩阵的存储和计算将变得不可行。为了解决这个问题，就有了L-BFGS算法。...该算法的计算过程如下，算法中出现的y即上文中提到的t： 2.21.png 算法L-BFGS的步骤如下所示。...微软提出了OWL-QN(Orthant-Wise Limited-Memory Quasi-Newton)算法，该算法是基于L-BFGS算法的可用于求解L1正则的算法。...2 伪梯度利用次梯度的概念推广了梯度，定义了一个符合上述原则的伪梯度，求一维搜索的可行方向时用伪梯度来代替L-BFGS中的梯度。其中我们要如何理解这个伪梯度呢？...$，使得 $\alpha = \beta^{n}$满足： 2.38.gif 5 算法流程 2.39.png 与L-BFGS相比，第一步用伪梯度代替梯度，第二、三步要求一维搜索不跨象限，也就是迭代前的点与迭代后的点处于同一象限

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回溯法解决01背包问题算法_01背包问题伪代码

1,11,21,23,33,43,45,55}; //重量数组 int[] Values = {11,21,31,33,43,53,55,65}; //价值数组 int bestValue = 0; //获得的最大价值...int preValues){ int currentWeight = preWeights; int currentValue = preValues; if(depth >= n){ //达到最大深度...String[] args) { Pack pack = new Pack(); int bestValue = pack.GetBestValue(); System.out.println(“背包内最大物品价值为

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网易云音乐机器学习算法四面面经

（会手推算法很重要，我自己准备了感知机，LR，朴素贝叶斯，最大熵，EM算法，SVM，XGBoost，牛顿，拟牛顿，HMM里的前向后向算法、维特比算法，BP算法等算法的手推，除了BP算法和XGB外，这些算法在李航老师的...《统计学习方法》里都找得到，最大熵步骤最多。） ...手写代码：字符串反转讲一讲K-Means算法你有什么想问的？二面（技术二面）自我介绍介绍项目用了哪几组特征？贝叶斯调参是怎样的？...为什么选择算法？（这三问简直是对灵魂的拷问）室友对你的转行怎么看？你晚上写代码会不会影响到他们的休息？想去哪个城市工作？父母对工作城市有要求吗？对网易云音乐有何建议？ ...会L-BFGS吗？L-BFGS哪一步很巧妙？是看过论文吗？你有什么想问的？

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深入机器学习系列之BFGS & L-BFGS

2.5 L-BFGS（限制内存BFGS）算法在BFGS算法中，仍然有缺陷，比如当优化问题规模很大时，矩阵的存储和计算将变得不可行。为了解决这个问题，就有了L-BFGS算法。...为了求可行方向r，可以使用two-loop recursion算法来求。该算法的计算过程如下，算法中出现的y即上文中提到的t： ? 算法L-BFGS的步骤如下所示。 ?...微软提出了OWL-QN(Orthant-Wise Limited-Memory Quasi-Newton)算法，该算法是基于L-BFGS算法的可用于求解L1正则的算法。...2 伪梯度利用次梯度的概念推广了梯度，定义了一个符合上述原则的伪梯度，求一维搜索的可行方向时用伪梯度来代替L-BFGS中的梯度。 ? 其中 ? ? 我们要如何理解这个伪梯度呢？...5 算法流程 ? 与L-BFGS相比，第一步用伪梯度代替梯度，第二、三步要求一维搜索不跨象限，也就是迭代前的点与迭代后的点处于同一象限，第四步要求估计Hessian矩阵时依然使用损失函数的梯度。

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【Matlab代码】蚁群算法解得最大值

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

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干货 | 我如何考察面试者的机器学习水平

bagging boosting）、生成模型判别模型举个例子、聚类方法的掌握（顺便问问Kmeans的EM推导思路、谱聚类和Graph-cut的理解）、梯度下降类方法和牛顿类方法的区别（顺便问问Adam、L-BFGS...的思路）、半监督的思想（顺便问问一些特定半监督算法是如何利用无标签数据的、从MAP角度看半监督）、常见的分类模型的评价指标（顺便问问交叉熵、ROC如何绘制、AUC的物理含义、类别不均衡样本） CNN中卷积操作和卷积核作用...RNN系列网络中、dropout防止过拟合）、为何卷积可以用在图像/语音/语句上（顺便问问channel在不同类型数据源中的含义）如果面试者跟我一样做NLP、推荐系统，我会继续追问 CRF跟逻辑回归最大熵模型的关系...】主要考察实现算法和优化代码的能力，我一般会先看面试者的github repo（如果简历给出来），看其代码风格、架构能力（遇到大神会认真学习一个哈哈），如果没有github，我会避免问典型的应试题，而是问一些...我本人从实际问题中抽象出的小算法题，比如：给出节点的矩阵和边的矩阵，求路径和最大的路径（来源于 Viterbi 算法，本质就是个动态规划），至少给个思路和伪代码（顺便聊聊前向传播和反向传播）给出一数组

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期望最大化（Expectation Maximization）算法简介和Python代码实现（附代码）

来源：DeepHub IMBA本文约3400字，建议阅读5分钟本文中通过几个简单的示例解释期望最大化算法是如何工作的。期望最大化（EM）算法被广泛用于估计不同统计模型的参数。...运行此代码的结果如下所示。解决这个问题的另一种方法是使用数值求解器。我们需要找到一个最大化对数似然函数的解决方案，当使用数值求解器时，不需要计算导数并手动求解最大化对数似然函数的参数。...由于 Python 中的大多数求解器旨在最小化给定函数，因此我们实现了一个计算负对数似然函数的函数（因为最小化负对数似然函数与最大化对数似然函数相同）。代码和结果如下所示。...下面可以看到论文中的图表和上面代码的输出。结果与论文中完全相同，这意味着 EM 算法的实现是正确的。也可以使用数值求解器来最大化完全对数似然函数的条件期望，但在这种情况下使用解析解更容易。...最大化关于 tau 的条件期望，可以得到： Python 中实现这个算法的代码如下 # model parametersp_1 = 0.1p_2 = 0.8tau_1 = 0.3tau_2 = 1

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初学者指南：什么是算法？11行伪代码给你讲明白

我们并不使用某种计算机语言，因为那样会迫使我们处理与算法逻辑无关的实现细节，我们使用的是某种伪代码（pseudocode）形式。伪代码是一种介于真正的程序代码和非形式化描述之间的形式。...但是，伪代码不是真正的计算机代码。它并不是为了被计算机执行，而是易于被人类理解。顺便提一下，程序也应能被人类理解，但并非所有程序都是如此——有很多正在运行的计算机程序写得很糟糕，难以理解。...我们将不会使用任何关键字或符号对伪代码分块，分块是通过缩进来表示的。在这个算法中，我们使用了数组（array）。数组是一种保存数据的结构，它允许我们按特定方式操纵其中的数据。...算法1-1使用数组保存数值。数组可以保存任何类型的项，在我们的伪代码中每个数组只能保存单一类型的项。大多数程序设计语言中也都是如此。...我们使用变量（variable）k指示当前跨度的长度——在我们的伪代码中，变量就是一个引用某些数据的名字，那些数据的内容，或者更精确地说，变量的值（value），在算法执行的过程中是可以改变的，变量这个术语因而得名

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计数器、滑动窗口、漏桶、令牌算法比较和伪代码实现

伪代码: class Counter { protected $timeStamp; protected $limitCount = 100; protected $interval...伪代码: class SlidingWindow { protected $timeStamp; //限定时间内请求的最多次数 protected $limitCount =...伪代码: class LeakyDemo{ private $timeStamp; public $capacity;// 桶的容量 public $rate; // 水漏出的速度...伪代码: class TokenBucketDemo{ private $timeStamp; public $capacity;// 桶的容量 public $rate;

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深度 | 结合Logistic回归构建最大熵马尔科夫模型

通常可以运用随机梯度下降法、L-BFGS 或共轭梯度法来求此函数的最大值，即找到最优权重。...最大熵马尔可夫模型最大熵马尔可夫模型（Maximum Entropy Markov Model，MEMM）的思想是利用 HMM 框架预测给定输入序列的序列标签，同时结合多项 Logistic 回归（又名最大熵...（右）最大熵马尔可夫模型的依赖关系图（选自 A. McCallum et al. 2000）。...在最大熵马尔可夫模型中，转换函数和输入函数（即上一篇博客的 HMM 矩阵 A 和 B）被单个函数代替： ? 给定前一个状态 s_t-1 和当前的输入值 o_t，得到当前状态的概率 s_t。...该算法在很大程度上被基于梯度的方法（如 L-BFGS）所超越。使用与 HMM 中相同的 Viterbi 算法进行解码，尽管不是那么适合估计状态转换的新方法。

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经典分类算法之最大熵模型

最大熵模型与GIS ，IIS算法

机器学习算法系列(三)：最大熵模型

LaTeX的算法 | 伪代码排版

论文算法伪代码word_论文伪代码要配文字描述吗

机器学习之从极大似然估计到最大熵原理以及EM算法详解

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liblbfgs中L-BFGS算法的实现

机器学习算法实现解析——liblbfgs之L-BFGS算法

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