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最大熵模型 讲义资料
资料介绍
本资料的目标是
理解并掌握熵Entropy的定义
理解“Huffman编码是所有编码中总编码长度最短的”熵含义
理解联合熵H(X,Y)、相对熵D(X||Y) 、条件熵H(X|Y)、互信息 I(X,Y)的定义和含义，并了解如下公式：
H(X|Y) = H(X,Y) - H(Y)=H(X) - I(X,Y)
H(Y|X) = H(X,Y) - H(X)=H(Y) – I(X,Y)
I(X,Y) = H(X) - H(X|Y) = H(X) + H(Y) - H(X,Y) ≥0
掌握最大熵模型Maxent
Maximum Entropy Models
了解最大熵在自然语言处理NLP中的应用
Natural Language Processing
与前序知识的联系：最大熵模型和极大似然估计MLE的关系
Maximum Likelihood Estimation
副产品：了解数据分析、函数作图的一般步骤
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