请教各位，r语言里的"minxent"怎么用啊，help的例子就一个，没看懂。目前我是有一组数据集，有表达式，约束条件是几个二重积分，然后想代入进去求解拉格朗日乘子，请问怎样才能实现啊？感谢大家的帮助
图片里以此是包里给的例子、约束条件和表达式
r语言中minxent的使用
- 写回答
- 好问题 0 提建议
- 关注问题
分享- 邀请回答
-
4条回答 默认 最新
- 2011-12-26 13:37weixin_33911824的博客 最大熵是自然语言处理中经常用到的一种统计方法。网上也有很多最大熵方面的工具包，目前大家用得最多的应该是张乐博士写的最大熵工具包了。该工具包既可以采用命令行形式运行，也可以直接调用接口函数，为大家的...
- 2017-07-12 10:36嘿我的老伙计的博客 假如我们有输入数据x，并且希望将它分类到标签y中。 生成模型（Generative Model）学习p(x,y)的联合概率分布，条件模型（Discriminative Model）学习p(y|x)的条件概率分布。 2.朴素贝叶斯模型（Naive Bayesian...
- 2018-12-22 16:46一骑走烟尘的博客 文章目录似然函数与最大似然估计似然的概念似然函数最大似然估计伯努利分布伯努利分布下的最大似然估计高斯分布高斯分布下的最大似然估计信息量、熵、相对熵、交叉熵、机器学习中的交叉熵信息量熵相对熵（KL散度） ...
- 2017-08-18 09:04Soyoger的博客 of Minimum Cross-Entropy (MCE)或Minxent方法。 特别的，在logistic regression中， p:真实样本分布，服从参数为p的0-1分布，即 X ∼ B ( 1 , p ) q:待估计的模型，服从参数为q的0-1分布，即 X ∼ B ( 1 ...
- 2017-08-22 16:37roguesir的博客 它们都将在p=q时取得最小值H(p)（p=q时KL距离为0），因此有的工程文献中将最小化KL距离的方法称为Principle of Minimum Cross-Entropy (MCE)或Minxent方法。 特别的，在logistic regression中， p:真实样本...
- 2018-07-18 21:08kingzone_2008的博客 它们都将在p=qp=q时取得最小值H(p)H(p)（p=q时KL距离为0），因此有的工程文献中将最小化KL距离的方法称为Principle of Minimum Cross-Entropy (MCE)或Minxent方法。 特别的，在logistic regression中， p:真实...
- 2023-03-01 16:50fpga和matlab的博客 目录 一、理论基础 二、核心程序 三、测试结果 一、理论基础 在通信系统中，信道所能提供的带宽通常比传送一路信号所需的带宽要宽得多。如果一个信道只传送一路信号是非常浪费的，为了能够充分利用信道的带宽，就...
- 2019-09-28 02:18weixin_30840573的博客 它们都将在p=q时取得最小值H(p)（因为p=q时KL距离为0，因此有的工程文献中将最小化KL距离的方法称为Principle of Minimum Cross-Entropy (MCE)或Minxent方法）。 在logistic regression中， p:真实样本...
- 2016-03-03 18:31rtygbwwwerr的博客 （p=q时KL距离为0），因此有的工程文献中将最小化KL距离的方法称为Principle of Minimum Cross-Entropy (MCE)或Minxent方法。 特别的，在logistic regression中， p:真实样本分布，服从参数为p的0-1分布，即 X ...
- 2020-04-25 10:22大笨熊。。。的博客 在决策树算法中，决定特征优先级时，需要用到熵的概念，先挖个坑 1 信息量 信息量是用来衡量一个事件的不确定性的；一个事件发生的概率越大，不确定性越小，则它所携带的信息量就越小。 假设X是一个离散型随机...
- 2020-07-27 16:24小红书：T帕米（有问题关注后私信）的博客 对于分类问题，我们使用交叉殇会更有效。 2 交叉熵 交叉熵（Cross-Entropy） 交叉熵是一个在ML领域经常会被提到的名词。在这篇文章里将对这个概念进行详细的分析。 1.什么是信息量？ 假设X是一个离散型随机变量，其...
- 2019-07-10 16:21落yi翊的博客 在决策树C4.5算法中，使用信息增益比来选择最佳的特征作为决策点。 特征A对训练数据集D的信息增益比 g R ( D | A ) gR(D|A) 这之中 H A ( D ) = − ∑ i = 1 n | D i | | D | l o g 2 | D i | | D |
- 2019-09-26 00:58dielucui7698的博客 （p=q时KL距离为0），因此有的工文献中将最小化KL距离的方法称为Principle of Minimum Cross-Entropy (MCE)或Minxent方法。 特别的，在logistic regression中， p:真实样本分布，服从参数为p的0-1分布，即 X ∼ ...
- 2016-10-19 23:09时光杂货店的博客 熵与信息增益在决策树算法中，决定特征优先级时，需要用到熵的概念，先挖个坑1 信息量信息量是用来衡量一个事件的不确定性的；一个事件发生的概率越大，不确定性越小，则它所携带的信息量就越小。假设X是一个离散型...
- 2019-05-10 11:03笨笨的小棒棒的博客 交叉熵广泛用于逻辑回归的Sigmoid和Softmax函数中作为损失函数使用。 6 信息增益 在决策树ID3算法中，使用信息增益来选择最佳的特征作为决策点。 信息增益表示得知特征X的信息而使得类Y的信息不确定性减少...
- 2018-04-18 00:00zenRRan的博客 它们都将在p=q时取得最小值H(p)（p=q时KL距离为0），因此有的工程文献中将最小化KL距离的方法称为Principle of Minimum Cross-Entropy (MCE)或Minxent方法。 特别的，在logistic regression中， p:真实样本分布，...
- 2019-05-07 21:08孙悟充的博客 6 编程练习 6.1 练习Ⅰ 准备数据 定义sigmoid函数 定义代价函数 梯度下降 最优化参数 预测和验证 决策边界 6.2 练习Ⅱ（正则化的逻辑回归） 准备数据 特征映射 正则化代价函数 正则化梯度 最优化参数 预测和验证 ...
- 没有解决我的问题, 去提问
问题事件
系统已结题
3月25日
创建了问题
3月17日