摘要：
#1.最大熵模型 终极目标 \(P(Y|X)\) 熵 \(H(P)=-\sum_{x}P(x)\log P(x)\) 将终极目标代入熵 \(H(P)=-\sum_{x}P(y|x)\log P(y|x)\) 做些改变,调整为条件熵 \(H(P)=H(y|x)=-\sum_{x}\tilde P(x) 阅读全文
摘要：
1.逻辑斯蒂回归定义 \(P(Y=1|x)=\frac{e^{wx}}{1+e^{wx}}\) \(P(Y=0|x)=\frac{1}{1+e^{wx}}\) 2.参数估计 \(逻辑斯蒂回归模型学习时,对于给定的训练数据及T=\{(x_1,y_1),(x_2,y_2),...,(x_N,y_N)\} 阅读全文