最大熵模型(matlab应用)
直觉模糊集的熵理论及matlab应用
直觉模糊集的熵理论由于直觉模糊集理论和Vague 集理论从理论本质上讲是完全等价的，只是两者的表现形式略有差异，所以他们的理论知识也是基本相同的。
相比于模糊集的熵，直觉模糊集的熵的度量受两个方面的影响:对概念知识的匾乏导致的未知性和概念本身存在的未知性，因此，对直觉模糊熵的理论研究有着一定的困难，因为现在关于模糊集的很多理论研究都己经相对成熟，所以很多学者提出可以通过将直觉模糊集转化为模糊集理论，借用模糊集理论概念关于熵的计算求解方法来进行研究，但是这样做就会导致直觉模糊集中未知度信息的部分丢失。
对此，众多学者提出基于仙农的概率熵对直觉模糊集的熵值理论进行研究，但是这种简单的模仿缺乏很好的数学性质。
在我们计算直觉模糊集的模糊熵时，应该同时考虑直觉模糊集的未知性和模糊集合的模糊性两个方面，现在被提出的很多构造方法在处理未知性和模糊性的相互关系时，考虑还不够完善，计算求得的结果有时会与人们的直觉认识相悖。
本文将充分考虑两者的相互约束关系，通过分析直觉模糊集的模糊度本质，提出一种新的直觉模糊集模糊熵的求解公式1.直觉模糊集的基本概念Atanassov 在1986年提出的直觉模糊集，作为模糊集的一种拓展与改进理论，最大的特点是它同时考虑支持、反对和弃权的证据，从真隶属函数()μA x 、假隶属函数()γA x 和犹豫隶属函数()1()()πμγ=--A A A x x x 三个方面来刻画模糊问题的本质，因而能够更加细腻地描述和刻画客观世界的模糊性，在处理和表示不确定性、不精确性信息的概念时相比模糊集更有表现能力、更加灵活实用，但它的模糊性来自两个方面:来自数据的未知信息()1()()πμγ=--A A A x x x 和数据本身的不确定性。
定义1：设U 是一个给定的有限论域，则称U 上的一个直觉模糊集A:{},(),()|μγ=<>∈A A A x x x x U ，其中():[0,1]μ→A x U 和():[0,1]γ→A x U 分别代表集合A 的隶属函数和非隶属函数，且对于A 上的所有,0()()1μγ∈≤+≤A A x U x x 都成立。
最大熵原理的应用
最大熵原理的应用1. 简介最大熵原理是一种由信息论推导而来的概率模型学习方法，适用于在给定一些约束条件下求解随机变量的概率分布。
这一原理在统计学、自然语言处理、机器学习等领域都有广泛的应用。
2. 最大熵模型的定义最大熵模型的定义如下：•给定一些约束条件，例如观测到的样本均值等；•在满足这些约束条件的前提下，寻找概率分布的最优解；•最优解是指使得概率分布的熵最大的解。
3. 最大熵的应用最大熵原理在许多领域中都有重要的应用。
以下是几个常见的应用场景：3.1 自然语言处理（NLP）在自然语言处理中，最大熵模型可以用于解决以下问题：•分类问题：如文本分类、情感分析等；•语言模型：根据给定的单词序列，预测下一个可能的单词；•命名实体识别：从文本中识别出人名、地名、组织机构等具有特殊意义的实体。
3.2 图像处理在图像处理领域，最大熵原理可以应用于图像分类、目标检测等问题。
通过最大熵模型，可以学习到图像中不同区域的特征分布，并进一步对图像进行分析。
3.3 推荐系统最大熵模型在推荐系统中也有着广泛的应用。
通过学习用户的历史行为数据，可以建立用户的概率模型，并用最大熵原理进行推荐。
通过这种方式，可以提高推荐系统的准确度和个性化程度。
4. 最大熵模型的优点最大熵模型相比于其他概率模型具有以下优点：•不依赖于特定的分布假设；•可以自动调整概率分布的复杂度；•在约束条件充分的情况下，最大熵模型可以得到唯一的解。
5. 最大熵模型的局限性尽管最大熵模型具有很多优点，但也存在一些局限性：•计算复杂度较高，特别是在约束条件较多的情况下；•对于特征选择比较敏感，选择不合适的特征可能导致结果不准确；•当约束条件不充分时，最大熵模型可能得到多个解，难以确定最优解。
6. 总结最大熵原理是一种重要的概率模型学习方法，广泛应用于统计学、自然语言处理、机器学习等领域。
通过最大熵模型，可以根据一些约束条件求解概率分布的最优解。
最大熵模型在自然语言处理、图像处理和推荐系统等领域有着重要的应用。
matlab熵权法求权重和综合得分
熵权法（Entropy weight method）是一种用于求解权重和综合得分的数学方法，在实际应用中具有重要的意义。
本文将从以下几个方面对熵权法进行介绍和分析，以帮助读者更好地理解和应用这一方法。
一、熵权法的原理熵权法是一种基于信息熵理论的多指标决策方法，其基本原理是利用信息熵的概念对决策对象的指标进行加权，以确定各指标的权重，并最终进行综合评价。
在具体操作中，熵权法首先需要计算每个指标的信息熵，然后基于信息熵计算每个指标的权重，最终利用权重对指标数据进行加权求和，得到综合得分。
二、熵权法的计算步骤1. 收集指标数据：首先需要收集决策对象的各项指标数据，这些数据可以是数量型也可以是分类型，但需要保证数据的准确性和完整性。
2. 计算信息熵：对于数量型指标，可以利用概率分布来计算信息熵；对于分类型指标，可以利用类别的概率分布来计算信息熵。
3. 计算权重：根据各指标的信息熵，可以通过一定的计算方法求解各指标的权重，常用的计算方法包括熵值法、熵权法、熵-权层次法等。
4. 综合得分：最后利用各指标的权重对指标数据进行加权求和，得到综合得分，从而实现对决策对象的综合评价。
三、熵权法的优缺点分析1. 优点：（1）能够综合考虑各指标的信息量，避免了常规加权法中主观性和任意性的缺点；（2）对指标数据的变化较为敏感，能够体现决策对象各指标的变化情况；（3）在处理较为复杂的决策问题时具有较好的适用性和灵活性。
2. 缺点：（1）熵权法在权重计算时对数据的稳定性要求较高，一定范围内的数据变化可能导致权重结果的较大波动；（2）对于分类型指标的处理相对较为复杂，需要对类别进行合理的处理和转化。
四、熵权法在MATLAB中的实现MATLAB作为一种功能强大的科学计算软件，提供了丰富的工具和函数支持，能够方便地实现熵权法的计算和应用。
在MATLAB中，可以利用相关的数学工具箱或自定义函数来实现熵权法的各个步骤，包括数据处理、信息熵计算、权重计算和综合得分的计算，从而实现对决策对象的综合评价和排序。
机器学习中的最大熵原理及应用
机器学习中的最大熵原理及应用随着人工智能、大数据时代的到来，机器学习作为一种重要的人工智能技术，受到了越来越多的关注和研究。
机器学习中有一种常用的模型叫做最大熵模型，其理论基础是最大熵原理。
本文将介绍最大熵原理的概念和应用在机器学习中的方法和优点。
一、最大熵原理概述最大熵原理源自于热力学中的熵概念，熵在热力学中表示一种宏观上的无序状态。
而在信息论中，熵被定义为信息的不确定性或者混乱度。
最大熵原理认为，在没有任何先验知识的情况下，我们应该将分布的不确定性最大化。
也就是说，在满足已知条件下，选择最均匀的分布，最大程度上表示了对未知情况的不确定性，也就是最大的熵。
二、最大熵模型基本形式最大熵模型通常用于分类问题，基本形式为：$$f(x)=\arg \max_{y} P(y / x) \text{ s.t. } \sum_{y} P(y / x)=1$$其中，$x$表示输入的特征，$y$表示输出的类别，$P(y|x)$表示输出类别为$y$在输入特征为$x$的条件下的概率。
通过最大熵原理，我们要求在满足已知条件下，使输出类别分布的熵最大。
三、最大熵模型参数估计最大熵模型参数估计的方法采用最大似然估计。
在训练集中，我们存在$n$个输入特征向量和对应的输出类别标签，即：$(x_1,y_1),(x_2,y_2),...,(x_n,y_n)$。
对于给定的每个$x_i$，我们可以得到相应的条件概率$P(y_i|x_i)$，用于计算最大熵模型的参数。
最终的目标是最大化训练集的对数似然函数：$$L(\boldsymbol{\theta})=\sum_{i=1}^{n} \log P(y_i |x_i)=\sum_{i=1}^{n} \log \frac{\exp \left(\boldsymbol{\theta}^{T}\cdot \boldsymbol{f}(x_i, y_i)\right)}{Z(x_i, \boldsymbol{\theta})} $$其中，$\boldsymbol{\theta}$表示最大熵模型的参数向量，$\boldsymbol{f}(x_i,y_i)$表示输入特征$x_i$和输出类别$y_i$的联合特征，$Z(x_i,\boldsymbol{\theta})$表示规范化常数，也就是对数值进行标准化。
最大熵模型(matlab应用)
04
最大熵模型的优化
正则化技术
L1正则化
也称为Lasso正则化，通过在损失函数中添加权重向量的L1范数，使得权重向量中的某些元素变为零，从而实现 特征选择。
L2正则化
也称为Ridge正则化，通过在损失函数中添加权重向量的L2范数，使得权重向量的所有元素都变小，从而防止过 拟合。
特征选择优化
基于互信息的特征选择
金融领域
最大熵模型在金融领域中可用于风险 评估、股票预测和信用评分等任务。
02
最大熵模型的建立
特征选择
特征选择
在建立最大熵模型之前，需要选择与 目标变量相关的特征。通过特征选择， 可以去除无关或冗余的特征，提高模 型的精度和泛化能力。
特征选择方法
常见的特征选择方法包括基于统计的 方法、基于信息论的方法、基于模型 的方法等。在Matlab中，可以使用如 fitcdiscr等函数进行特征选择。
图像识别
总结词
详细描述
最大熵模型在图像识别中也有着重要的应用， 尤其在处理复杂图像时表现出色。
最大熵模型可以用于图像分类、目标检测和 人脸识别等任务。通过训练最大熵模型，可 以学习到图像的特征，并根据这些特征对图 像进行分类或检测目标。最大熵模型在处理 复杂图像时具有较好的鲁棒性，能够有效地 处理噪声和光照变化等因素。
它基于信息论中的熵概念，熵表示随机变量的不确定
性或混乱程度。
03
在统计推断和机器学习中，最大熵原理常用于模型选
择和特征提取。
最大熵模型的定义
01
最大熵模型是一种基于最大熵原理的概率模型，它通过最大化 熵值来选择概率分布。
02
在形式上，最大熵模型通常表示为一系列约束条件下的优化问
熵权法在matlab中的应用
熵权法在matlab中的应用1. 介绍熵权法熵权法是一种多标准决策方法，它综合考虑了不同指标的权重和评价值，基于信息熵的原理进行计算，用于解决复杂的决策问题。
2. 熵权法的原理与方法在熵权法中，首先需要对每个指标进行标准化处理，使得各指标具有可比性和可加性。
根据各指标的评价值计算信息熵，信息熵越大表示指标的不确定性越高，反之亦然。
接下来，根据信息熵计算每个指标的权重，权重越大表示指标对决策结果的影响越大。
根据指标的权重和评价值计算综合评价值，综合评价值越大表示决策方案的优势越大。
通过熵权法可以实现对多个指标的综合评估与排序。
3. 熵权法在MATLAB中的应用步骤步骤一：准备数据将指标数据导入MATLAB环境中，可以使用Excel或文本文件进行数据导入。
确保指标数据的准确性和完整性。
步骤二：数据标准化根据指标的度量单位和范围，对指标数据进行标准化处理，使得各指标具有可比性和可加性。
常用的标准化方法包括最大-最小标准化和零-均值标准化。
根据需要选择合适的标准化方法进行处理。
步骤三：计算信息熵根据标准化后的指标数据，利用公式计算每个指标的信息熵。
信息熵的计算公式为：•H(i) = - Σ(p(ij) * log(p(ij)))其中，H(i)表示第i个指标的信息熵，p(ij)表示第i个指标第j个水平的概率。
步骤四：计算权重根据信息熵计算每个指标的权重。
信息熵越大表示指标的不确定性越高，权重越小；反之，信息熵越小表示指标的信息量越大，权重越大。
常用的计算权重的方法包括熵值法和逆熵值法。
步骤五：计算综合评价值根据指标的权重和评价值，计算各个方案的综合评价值。
综合评价值越大表示方案的优势越大。
步骤六：排序与决策根据综合评价值对各个方案进行排序，选择评价值最高的方案作为决策结果。
4. 示例：熵权法在房产投资中的应用假设我们需要对不同地区的房产投资进行评估和排序。
我们选择三个指标进行综合评价，分别是房价增长率、租金收益率和生活便利程度。
Matlab学习系列熵值法确定权重
Matlab学习系列.-熵值法确定权重————————————————————————————————作者：————————————————————————————————日期：19. 熵值法确定权重一、基本原理在信息论中，熵是对不确定性的一种度量。
信息量越大，不确定性就越小，熵也就越小；信息量越小，不确定性越大，熵也越大。
根据熵的特性，可以通过计算熵值来判断一个事件的随机性及无序程度，也可以用熵值来判断某个指标的离散程度，指标的离散程度越大，该指标对综合评价的影响（权重）越大，其熵值越小。
二、熵值法步骤1. 选取n 个国家，m 个指标，则x ij 为第i 个国家的第j 个指标的数值（i =1, 2…, n ; j =1, 2,…, m ）；2. 指标的归一化处理：异质指标同质化由于各项指标的计量单位并不统一，因此在用它们计算综合指标前，先要对它们进行标准化处理，即把指标的绝对值转化为相对值，并令ij ij x x =，从而解决各项不同质指标值的同质化问题。
而且，由于正向指标和负向指标数值代表的含义不同（正向指标数值越高越好，负向指标数值越低越好），因此，对于高低指标我们用不同的算法进行数据标准化处理。
其具体方法如下:正向指标:12'1212min{,,...,}max{,,...,}min{,,...,}ij j j nj ij j j nj j j nj x x x x x x x x x x x -=-负向指标:12'1212max{,,...,}max{,,...,}min{,,...,}j j nj ijij j j nj j j nj x x x x x x x x x x x -=-则'ij x 为第i 个国家的第j 个指标的数值（i =1, 2…, n ; j =1, 2,…, m ）。
为了方便起见，归一化后的数据'ij x 仍记为x ij ;3. 计算第j 项指标下第i 个国家占该指标的比重：1, 1,2...,, 1,2 (i)ij n ij i x p i n j m x====∑4. 计算第j 项指标的熵值：1ln()nj ij ij i e k p p ==-∑其中，k =1/ln(n )>0. 满足e j ≥0;5. 计算信息熵冗余度：1j j d e =-;6. 计算各项指标的权值：1, 1,2,...,jj m j j d w j m d===∑7. 计算各国家的综合得分：1, 1,2,...mi j ij j s w p i n ==⋅=∑三、Matlab 实现按上述算法步骤，编写Matlab 函数：shang.mfunction [s,w]=shang(x)% 函数shang(), 实现用熵值法求各指标(列）的权重及各数据行的得分% x为原始数据矩阵, 一行代表一个国家, 每列对应一个指标% s返回各行得分，w返回各列权重[n,m]=size(x); % n=23个国家, m=5个指标%%数据的归一化处理% Matlab2010b,2011a,b版本都有bug,需如下处理. 其它版本直接用[X,ps]=mapminmax(x',0,1);即可[X,ps]=mapminmax(x');ps.ymin=0.002; % 归一化后的最小值ps.ymax=0.996; % 归一化后的最大值ps.yrange=ps.ymax-ps.ymin; % 归一化后的极差,若不调整该值, 则逆运算会出错X=mapminmax(x',ps);% mapminmax('reverse',xx,ps); % 反归一化, 回到原数据X=X'; % 为归一化后的数据, 23行(国家), 5列(指标)%% 计算第j个指标下，第i个记录占该指标的比重p(i,j)for i=1:nfor j=1:mp(i,j)=X(i,j)/sum(X(:,j));endend%% 计算第j个指标的熵值e(j)k=1/log(n);for j=1:me(j)=-k*sum(p(:,j).*log(p(:,j)));endd=ones(1,m)-e; % 计算信息熵冗余度w=d./sum(d); % 求权值ws=w*p'; % 求综合得分程序测试，现有数据如下：（存为data.txt）114.6 1.1 0.71 85.0 34655.3 0.96 0.4 69.0 300132.4 0.97 0.54 73.0 410152.1 1.04 0.49 77.0 433103.5 0.96 0.66 67.0 38581.0 1.08 0.54 96.0 336179.3 0.88 0.59 89.0 44629.8 0.83 0.49 120.0 28992.7 1.15 0.44 154.0 300248.6 0.79 0.5 147.0 483115.0 0.74 0.65 252.0 45364.9 0.59 0.5 167.0 402163.6 0.85 0.58 220.0 49595.7 1.02 0.48 160.0 384139.5 0.70 0.59 217.0 47889.9 0.96 0.39 105.0 31476.7 0.95 0.51 162.0 341121.8 0.83 0.60 140.0 40142.1 1.08 0.47 110.0 32678.5 0.89 0.44 94.0 28077.8 1.19 0.57 91.0 36490.0 0.95 0.43 89.0 301100.6 0.82 0.59 83.0 456执行代码：x=load('data.txt'); % 读入数据[s,w]=shang(x)运行结果：s = Columns 1 through 90.0431 0.0103 0.0371 0.0404 0.0369 0.0322 0.0507 0.0229 0.0397Columns 10 through 180.0693 0.0878 0.0466 0.0860 0.0503 0.0800 0.0234 0.0456 0.0536Columns 19 through 230.0272 0.0181 0.0364 0.0202 0.0420w = 0.1660 0.0981 0.1757 0.3348 0.2254。
计算离散信源的熵matlab实现
实验一：计算离散信源的熵一、实验设备:1、计算机2、软件：Matlab二、实验目的:1、熟悉离散信源的特点；2、学习仿真离散信源的方法3、学习离散信源平均信息量的计算方法4、熟悉 Matlab 编程；三、实验内容:1、写出计算自信息量的Matlab 程序2、写出计算离散信源平均信息量的Matlab 程序。
3、掌握二元离散信源的最大信息量与概率的关系。
4、将程序在计算机上仿真实现，验证程序的正确性并完成习题。
四、实验报告要求简要总结离散信源的特点及离散信源平均信息量的计算,写出习题的MATLAB 实现语句。
信息论基础：自信息的计算公式 21()log aI a p = Matlab 实现：I=log2(1/p) 或I=-log2(p) 熵（平均自信息）的计算公式22111()log log qq i i i i i i H x p p p p ====-∑∑ Matlab 实现：HX=sum(-x.*log2(x))；或者h=h-x(i)*log2(x(i)); 习题：1. 甲地天气预报构成的信源空间为：1111(),,,8482X p x ⎡⎤⎡⎤⎢⎥=⎢⎥⎢⎥⎣⎦⎣⎦ 小雨 云 大雨晴 乙地信源空间为：17(),88Y p y ⎡⎤⎡⎤⎢⎥=⎢⎥⎢⎥⎣⎦⎣⎦ 小雨晴 求此两个信源的熵。
求各种天气的自信息量。
案：() 1.75;()0.5436H X H Y ==运行程序：p1=[1/2,1/4,1/8,1/8];%p1代表甲信源对应的概率p2=[7/8,1/8];%p2代表乙信源对应的概率H1=0.0;H2=0.0;I=[];J=[];for i=1:4H1=H1+p1(i)*log2(1/p1(i));I(i)=log2(1/p1(i));enddisp('自信息量分别为：');Idisp('H1信源熵为：');H1for j=1:2H2=H2+p2(j)*log2(1/p2(j));J(j)=log2(1/p2(j));enddisp('自信息量分别为：');Jdisp('H2信源熵为：');H2。
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称硬币(cont.)
• 答案：2次 • 一种方法：
1+2 ? 3+4
<
>
=
1?2
5
3?4
<
>
<
>
1
2
3
4
• Why最少2次?
9
称硬币(cont.)
• Let: x是假硬币的序号： x X 1 ,2 ,3 ,4 ,5 • Let: yi是第i次使用天平所得到的结果：
y i Y 1 . 3 其 . : 1 表 中 ； 2 表 示 ； 3 表 示 示
6
NLP与随机过程
问题：
• p(yi=a|x1x2…xn y1y2…yi-1)怎么求? • yi与x1x2…xn y1y2…yi-1的关系?
一个直观的解决： p (y i a |x 1 .x .ny 1 .y .n )p (y p i( x 1 a .,x x .n 1 .y 1 x ..n y y .n 1 .)y .n )
大家好
1
最大熵模型 与
自然语言处理
MaxEnt Model & NLP
laputa c-liu01@ NLP Group, AI Lab, Tsinghua
Univ.
2
Topics
• NLP与随机过程的关系（背景） • 最大熵模型的介绍（熵的定义、最大熵
• 用天平称n次，获得的结果是：y1 y2… yn • y1 y2… yn的所有可能组合数目是3n • 我yn组们合要最通多过可y1能y2有… 一yn找个出对x应。的所x以取：值每。个y1 y2… • 因为x取X中任意一个值的时候，我们都要能
够找出x，因此对于任意一个x的取值，至少 要有一个y1 y2… yn与之对应。根据鸽笼原理……
求：y3
已知：x1x2…xn y1 y2 y3
求：y4
…
4
NLP与随机过程
yi可能有多种取值，yi被标注为a的概率有多少? 随机过程：一个随机变量的序列。
x1x2…xn x1x2…xn y1 x1x2…xn y1 y2 x1x2…xn y1 y2 y3 …
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
p(y1=a|x1x2…xn) p(y2=a|x1x2…xn y1) p(y3=a|x1x2…xn y1 y2) p(y4=a|x1x2…xn y1 y2 y3)
假设有5个硬币：1,2,3,…5，其中一个是假的，比其他的 硬币轻。已知第一个硬币是假硬币的概率是三分之一； 第二个硬币是假硬币的概率也是三分之一，其他硬币是 假硬币的概率都是九分之一。
有一个天平，天平每次能比较两堆硬币，得出的结果可能 是以下三种之一：
• 左边比右边轻 • 右边比左边轻 • 两边同样重 假设使用天平n次找到假硬币。问n的期望值至少是多少？ （不再是小学生问题:P）
5
NLP与随机过程
问题：
• p(yi=a|x1x2…xn y1y2…yi-1)怎么求? • yi与x1x2…xn y1y2…yi-1的关系?
x1x2…xn x1x2…xn y1 x1x2…xn y1 y2 x1x2…xn y1 y2 y3 …
p(y1=a|x1x2…xn) p(y2=a|x1x2…xn y1) p(y3=a|x1x2…xn y1 y2) p(y4=a|x1x2…xn y1 y2 y3)
问题again!
• (x1x2…xn y1y2…yi-1)？
7
What’s Entropy?
An Example： • 假设有5个硬币：1,2,3,4,5，其中一个是假的，比其
他的硬币轻。有一个天平，天平每次能比较两堆硬币， 得出的结果可能是以下三种之一： • 左边比右边轻 • 右边比左边轻 • 两边同样重 问：至少要使用天平多少次才能保证找到假硬币? （某年小学生数学竞赛题目:P）
HXlo5g1.46
H(Y) log3 11
称硬币(cont.)
• Why???
HXloX glo5gHXlo5g1.46
HYloYglo3g H(Y) log3
• 为什么用log? • “表达能力”与“不确定度”的关系？
12
称硬币(cont.)
为什么用log? • 假设一个Y的表达能力是H(Y)。显然，H(Y)
H(Y) log3
• 都表达了一个变量所能变化的程度。在这个变 量是用来表示别的变量的时候，这个程度是表 达能力。在这个变量是被表示变量的时候，这 个程度是不确定度。而这个可变化程度，就是 一个变量的熵（Entropy）。
• 显然：熵与变量本身含义无关，仅与变量的可 能取值范围有关。
14
称硬币-Version.2
与Y的具体内容无关，只与|Y|有关。
• 两个Y(就是：y1y2)的表达能力是多少? • y况1可。以两表个达并三列种，情一况共，有y：2可3*以3表=9达种三情种况情
（乘法原理）。因此：
H y1H y2H (Y)H (Y)H (Y Y)
注Y 意 YY ： Y
13
称硬币(cont.)
“表达能力”与“不确定度”的关H系X？lo5g1.46
15
称硬币-Version.2
因为第一个、第二个硬币是假硬币的概率 是三分之一，比其他硬币的概率大，我们 首先“怀疑”这两个。第一次可以把这两 个做比较。成功的概率是三分之二。失败 的概率是三分之一。如果失败了，第二次 称剩下的三个。所以，期望值是：
11lo3g31lo9g4 3 3 lo3g 9 lo3g 3
模型） • 最大熵模型的解决（非线性规划、对偶
问题、最大似然率） • 特征选取问题 • 应用实例 • 总结与启发
3
NLP与随机过程
NLP:已知一段文字：x1x2…xn（n个词） 标注词性y1y2…yn 标注过程：
已知：x1x2…xn
求：y1
已知：x1x2…xn y1
求：y2
已知：x1x2…xn y1 y2
16
称硬币-Version.2
Yn X
10
称硬币(cont.)
• Let: x是假硬币的序号： x X1 ,2 ,3 ,4 ,5
• Let: Yi是第i次使用天平所得到的结果：
y i Y 1 . 3 其 . : 1 表 中 ； 2 表 示 ； 3 表 示 示
• 用y1 y2… yn表达x。即设计编码：x-> y1 y2… yn • X的“总不确定度”是：H XloX glo5g • Y的“表达能力”是： H YloYglo3g • 至少要多少个Y才能准确表示X？