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最大熵模型
最大熵模型(Maximum Entropy Models, MEMs)是基于最大熵理论的统计模型, 广泛应用于模式识别和统计评估中。最大熵原理有一个很长的历史,其中最大熵理论方面的 先驱E.T.Jaynes 在1990 年给出了最大熵原理的基本属性[10]:最大熵概率分布服从我们已知 的不完整信息的约束。主要思想是,在用有限知识预测未知时,不做任何有偏的假设。根据 熵的定义,一个随机变量的不确定性是由熵体现的,熵最大时随机变量最不确定,对其行为 做准确预测最困难。最大熵原理的实质是,在已知部分
所属分类:
专业指导
发布日期:2012-05-22
文件大小:984064
提供者:
ustcqg
不确定随机变量的偏熵
在本文中,我们主要为不确定的随机变量提出了部分熵的定义。 实际上,部分熵是表征不确定随机变量的多少熵属于不确定变量的工具。 此外,研究了部分二次熵的一些性质,例如正线性。 最后,研究了其他一些类型的局部熵。
所属分类:
其它
发布日期:2021-03-08
文件大小:100352
提供者:
weixin_38548589