基於最大熵模型的人名分類
「熵」最初是熱力學中的一個概念，上世紀40年代，香農首先在信息論中引入了信息熵的概念。信息熵用來表示不肯定度的度量，不肯定度越大，熵值越大。極限狀況，當一個隨機變量均勻分佈時，熵值最大；徹底肯定時，熵值爲0。若是沒有外界干擾，隨機變量老是趨向於無序，在通過足夠時間的穩定演化，它應該可以達到的最大程度的熵。 python 最大熵模型的核心思想就是：爲了估計隨機變量的狀態，在已知部分知識的前提下，關於
相關文章
- 1. 最大熵模型
- 2. 理解最大熵模型
- 3. 最大熵模型（二）
- 4. 最大熵模型總結
- 5. 詳解最大熵模型
- 6. 最大熵模型詳解
- 7. 最大熵模型介紹
- 8. 最大熵模型——數學模型
- 9. 最大熵學習筆記（三）最大熵模型
- 10. 分類——最大熵模型以及Python實現
- 更多相關文章...
- • Kotlin 基本數據類型 - Kotlin 教程
- • ASP.NET MVC - 模型 - ASP.NET 教程
- • Kotlin學習（二）基本類型
- • ☆基於Java Instrument的Agent實現
相關標籤/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
相關文章
- 1. 最大熵模型
- 2. 理解最大熵模型
- 3. 最大熵模型（二）
- 4. 最大熵模型總結
- 5. 詳解最大熵模型
- 6. 最大熵模型詳解
- 7. 最大熵模型介紹
- 8. 最大熵模型——數學模型
- 9. 最大熵學習筆記（三）最大熵模型
- 10. 分類——最大熵模型以及Python實現