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。
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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。
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这几天NLP我也没有更新,并不是放弃了学习,而是寻找一条合适自己的路径,总结之后,列出来,供有同样志向的小伙伴参考,并且以后文章更新也将按照这个顺序更新,大家一起努力吧! 1:形式语言 2:自动机 3:NLP基本介绍 4:什么是语言模型 5:N-Gram介绍 6:语言模型的应用 7:语言模型的性能评估 8:什么是数据平滑 9:有哪些数据平滑的方法 10:自适应方法介绍 11:概率图模型概述 12:马尔科夫过程 13:隐马尔科夫过程(HMM) 14:HMM的三个基本问题 15:NLP的基本解码问题求解 16
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。
【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
向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇 机器学习AI算法工程 公众号：datayx 监督部分 第二章 感知机： 博客：统计学习方法|感知机原理剖析及实现 实现：perceptron/perceptron_dichotomy.py 第三章 K近邻： 博客：统计学习方法|K近邻原理剖析及实现 实现：KNN/KNN.py 第四章 朴素贝叶斯： 博客：统计学习方法|朴素贝叶斯原理剖析及实现 实现：NaiveBayes/NaiveBayes.py 第五章 决策树： 博客：统计学习方法|决策树原理剖析及实现 实现：
【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
4、Python基础1 - Python及其数学库 解释器Python2.7与IDE：Anaconda/Pycharm Python基础：列表/元组/字典/类/文件 Taylor展式的代码实现 numpy/scipy/matplotlib/panda的介绍和典型使用 多元高斯分布 泊松分布、幂律分布 典型图像处理
不管你是学习CV，还是NLP，或者其他方向，应该都多多少少看过或者听过李航教授的《统计学习方法》这本书。Amusi 认为这是一本超级棒的AI入门，再具体一点机器学习入门的书籍。
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
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。
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。
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
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。
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。
关于这个问题我今天正好看到了这个文章（http://t.cn/RJrTSLV）。讲的正是各个算法的优劣分析，很中肯。 正好14年的时候有人做过一个实验[1]，比较在不同数据集上（121个），不同的分类
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
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
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。
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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。
引用课程：http://speech.ee.ntu.edu.tw/~tlkagk/courses_ml16.html 先看这里，可能由于你正在查看这个平台行间公式不支持很多的渲染，所以最好在我的c
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。
数据分析(工程)师/数据科学家能力测评表 模块知识点问题示例概率和统计线性回归和正则化写出不同正则化的线性回归损失函数，R2, 参数估计概率分布写出高斯分布的概率密度函数统计检验t检验，什么是P_value，卡方检验采样Gibbs采样，MCMC 分层采样,分组采样贝叶斯公式写出贝叶斯公式。两个盒子分别有r1, r2个红球， b1,b2个蓝色球，现在小明抽到一个红球，问这个红球来自第一个盒子的概率是多少？参数估计矩估计，最大似然估计的理论基础，区间估计中随机区间及相应概率的理解。数据清洗与可视化缺失值处理列举
1．统计学习是关于计算机基于数据构建概率统计模型并运用模型对数据进行分析与预测的一门学科。统计学习包括监督学习、非监督学习、半监督学习和强化学习。 2．统计学习方法三要素——模型、策略、算法，对理解统计学习方法起到提纲挈领的作用。 3．本书主要讨论监督学习，监督学习可以概括如下：从给定有限的训练数据出发， 假设数据是独立同分布的，而且假设模型属于某个假设空间，应用某一评价准则，从假设空间中选取一个最优的模型，使它对已给训练数据及未知测试数据在给定评价标准意义下有最准确的预测。 4．统计学习中，进行模型选择或者说提高学习的泛化能力是一个重要问题。如果只考虑减少训练误差，就可能产生过拟合现象。模型选择的方法有正则化与交叉验证。学习方法泛化能力的分析是统计学习理论研究的重要课题。 5．分类问题、标注问题和回归问题都是监督学习的重要问题。本书中介绍的统计学习方法包括感知机、近邻法、朴素贝叶斯法、决策树、逻辑斯谛回归与最大熵模型、支持向量机、提升方法、EM算法、隐马尔可夫模型和条件随机场。这些方法是主要的分类、标注以及回归方法。它们又可以归类为生成方法与判别方法。
本文介绍了条件随机场模型，首先对比了隐马尔科夫模型、最大熵马尔科夫模型、条件随机场模型。基于前二者存在的1）独立性假设问题，2）标注偏置问题，条件随机场采用最大熵模型的特征模板定义克服独立性问题，参数学习过程建立在最大化整条序列的概率，而不是在时刻上进行归一化。
Sampling(采样)： Simple Random Sampling(简单随机采样)， OfflineSampling(离线等可能K采样)， Online Sampling(在线等可能K采样)， Ratio-based Sampling(等比例随机采样)， Acceptance-RejectionSampling(接受-拒绝采样)， Importance Sampling(重要性采样)， MCMC(MarkovChain
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。
概率图模型（probabilistic graphical model, PGM）指用图表示变量相关（依赖）关系的概率模型，主要分为两类：
选自arXiv 作者：Sergey Levine 机器之心编译 参与：张倩、刘晓坤 虽然强化学习问题的一般形式可以有效地推理不确定性，但强化学习和概率推断的联系并不是很明显。在本文中，UC Berkeley EECS 助理教授 Sergey Levine 提出了一种新的概率模型和理论框架，证明了强化学习的一般形式即最大熵强化学习与概率推断的等价性。在原则上，将问题形式化为概率推断，可以应用多种近似推断工具，将模型以灵活、强大的方式进行扩展。 概率图模型（PGM）为机器学习研究者提供了一种广泛适用的工具（K
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。
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。
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。
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
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：
今天我们对概率图模型（Probabilistic Graphical Model，PGM）做一个总结。
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
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.
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，
优化监督学习=优化模型的泛化误差，模型的泛化误差可分解为偏差、方差与噪声之和 Err = bias + var + irreducible error，以回归任务为例，其实更准确的公式为：Err = bias^2 + var + irreducible error^2符号的定义：一个真实的任务可以理解为 Y=f(x)+e，其中 f(x)为规律部分，e 为噪声部分
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：
近期，谷歌 AI 与 UC 伯克利大学合作研发了一种新的强化学习算法 Soft Actor-Critic（SAC）。这是一种稳定、高效的深度强化学习算法，它高度符合机器人实验的需求，也就非常适合真实世界中的机器人技能学习。重点是，SAC 的学习效率足够高，可以在数个小时内学会解决真实世界的机器人问题，而且同一套超参数可以在多种不同的环境中工作。
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。
付晴川，目前在美团网技术工程部数据组担任技术专家。长期致力于机器学习&数据挖掘相关工作，曾就职于百度搜索研发部负责网页/图片分析，现任职于美团技术工程部，负责用户相关的数据挖掘工作。 CSDN：您对算法是怎样理解的？以及您认为算法有哪些应用领域？ 付晴川：听过李开复老师的演讲《算法的力量》，也阅读过吴军老师的大作《数学之美》，不得不说算法是许多高效计算机程序的灵魂。 像查找、排序等等这样广义上讲的算法，实际上已经渗透到凡是涉及计算机程序上的几乎所有的领域了；而像机器学习/数据挖掘等等这样狭义上讲的算法，目
选自BAIR Blog 作者：Haoran Tang、Tuomas Haarnoja 机器之心编译 参与：Panda 强化学习可以帮助智能体自动找到任务的解决策略，但常规的强化学习方法可能对环境变化不够稳健。近日，伯克利人工智能研究所（BAIR）发表了一篇博客，解读了他们与 OpenAI 和国际计算机科学研究所（ICSI）在这方面的一项共同研究进展《Reinforcement Learning with Deep Energy-Based Policies》。该论文也是 ICML 2017 所接收的论文之一
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