Спасибо.
Подробнее о работе
Гарантия сервиса Автор24
Уникальность не ниже 50%
Принцип максимальной энтропии - это понятие теории вероятности, представляющее собой утверждение, что распределение вероятностей, которое наилучшим образом отражает текущее состояние данных - это распределение с наибольшей информационной энтропией.
В анализе данных этот принцип используется для построения статистических классификаторов.
С практической точки зрения, чем выше энтропия как мера неопределённости, тем сложнее делать предсказания класса. Поэтому можно предположить, что для улучшения качества классификации энтропию множества нужно уменьшать. В пределе мы получим единственный класс, предсказание которого будет полностью достоверным.
Противоположной будет ситуация, когда классы равновероятны и неопределённость классификации максимальна, как и энтропия.
Классификаторы на основе критерия максимума энтропии похожи на логистическую регрессию. Только минимизируется в этом случае не логарифмическое правдоподобие, а энтропия. Принцип был впервые изложен Э. Т. Джейнсом в 1957 г.
Существует две трактовки принципа максимума энтропии. В первой трактовке этот принцип гласит, что система самопроизвольно приходит к такому распределению параметров, в котором шенноновская энтропия распределения максимальна. При этом распределение дополнительно должно соответствовать условиям, накладываемым структурой и правилами системы. На основании этой трактовки можно, например, найти форму распределения молекул газа по их энергии - если допустить, что молекулы содержатся в замкнутом и изолированном от внешнего мира сосуде
-
Работа сделана мною лично, зачтено на 5
-
Не подошла эта работа?
Закажи новую работу, сделанную по твоим требованиям
Принцип максимальной энтропии - это понятие теории вероятности, представляющее собой утверждение, что распределение вероятностей, которое наилучшим образом отражает текущее состояние данных - это распределение с наибольшей информационной энтропией.
В анализе данных этот принцип используется для построения статистических классификаторов.
С практической точки зрения, чем выше энтропия как мера неопределённости, тем сложнее делать предсказания класса. Поэтому можно предположить, что для улучшения качества классификации энтропию множества нужно уменьшать. В пределе мы получим единственный класс, предсказание которого будет полностью достоверным.
Противоположной будет ситуация, когда классы равновероятны и неопределённость классификации максимальна, как и энтропия.
Классификаторы на основе критерия максимума энтропии похожи на логистическую регрессию. Только минимизируется в этом случае не логарифмическое правдоподобие, а энтропия. Принцип был впервые изложен Э. Т. Джейнсом в 1957 г.
Существует две трактовки принципа максимума энтропии. В первой трактовке этот принцип гласит, что система самопроизвольно приходит к такому распределению параметров, в котором шенноновская энтропия распределения максимальна. При этом распределение дополнительно должно соответствовать условиям, накладываемым структурой и правилами системы. На основании этой трактовки можно, например, найти форму распределения молекул газа по их энергии - если допустить, что молекулы содержатся в замкнутом и изолированном от внешнего мира сосуде
-
Работа сделана мною лично, зачтено на 5
-
Купить эту работу vs Заказать новую | ||
---|---|---|
0 раз | Куплено | Выполняется индивидуально |
Не менее 40%
Исполнитель, загружая работу в «Банк готовых работ» подтверждает, что
уровень оригинальности
работы составляет не менее 40%
|
Уникальность | Выполняется индивидуально |
Сразу в личном кабинете | Доступность | Срок 1—5 дней |
150 ₽ | Цена | от 200 ₽ |
Не подошла эта работа?
В нашей базе 9829 Докладов — поможем найти подходящую