Question

Python最大熵分类器问题，怎么解决

Answer 1

最大熵模型与处理
日常生活中，很多事情的发生表现出一定的随机性，试验的结果往往是不确定的，而且也不知道这个随机现象所服从的概率分布，所有的只有一些试验样本或样本特征，统计学常常关心的一个问题，在这种情况下如何对分布作出一个合理的推断？根据样本信息对某个未知分布作出推断的方法，最大熵的方法就是这样一个方法。

最大熵原理是在1957 年由E.T.Jaynes 提出的，其主要思想是，在只掌握关于未知分布的部分知识时，应该选取符合这些知识但熵值最大的概率分布。因为在这种情况下，符合已知知识的概率分布可能不止一个。我们知道，熵定义的实际上是一个随机变量的不确定性，熵最大的时侯，说明随机变量最不确定，换句话说，也就是随机变量最随机，对其行为做准确预测最困难。从这个意义上讲，那么最大熵原理的实质就是，在已知部分知识的前提下，关于未知分布最合理的推断就是符合已知知识最不确定或最随机的推断，这是我们可以作出的唯一不偏不倚的选择，任何其它的选择都意味着我们增加了其它的约束和假设，这些约束和假设根据我们掌握的信息无法作出。