七月算法机器学习 8 信息论、最大熵模型与EM算法

其他 2020-07-25 11:01:48 阅读次数: 0

目录

有监督学习

先验概率与后验概率

最大似然法估计

熵：自信息的期望

信息论与机器学习的关系

最大熵原理

主要内容

 统计学习基础回顾
1.后验概率 2.极大似然法(MLE)
 信息论基础
1.（互）信息 2.熵、条件熵 3.交叉熵、相对熵
 最大熵模型
1. 凸优化理论推导Maxent 2.与MLE的关系
 EM算法
1. GMM实例 2. MLE推导EM

有监督学习

先验概率与后验概率

最大似然法估计

自信息

熵：自信息的期望

最值在三者相同的地方

互信息

信息论与机器学习的关系

最大熵原理

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七月算法机器学习 11 决策树、随机森林、 adaboost

七月算法机器学习 9 推荐系统与应用小案例

十、最大熵模型与EM算法

机器学习与信息论之熵

机器学习（最大熵与EM算法）

最大熵和EM算法（机器学习）

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【七月算法】day10 位运算

【七月算法】day1 数组

【七月算法】day06 双指针

【七月算法】day03 排序

【七月算法】day11 数组

【七月算法】day08 前缀和

【七月算法】day07 哈希表

信息论基础（包含最大熵模型）

机器学习 -- 信息论

信息论学习模型 ----互信息

信息论中的熵（信息熵，联合熵，交叉熵，互信息）和最大熵模型

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