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MATLAB最大熵工具箱-熵值法maxent_toolbox

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简介:
简介:MATLAB最大熵工具箱(maxent_toolbox)提供了一系列函数用于基于熵值法的最大熵模型构建与评估,适用于统计学习和数据建模。 保守值法在MATLAB中的实现通常涉及使用maxent_toolbox这样的工具箱。该工具箱是一个免费且开放源代码的资源,用于基于一组约束或可观察数据来确定训练集的最大熵分布。给定某些观测函数集合的平均值时,最大熵模型会提供一种概率结构,它在数学上是最简单的,并与这些观测一致。 由于一个系统的熵表示了其不同组成部分之间的随机性程度或者相互依赖性的缺乏,因此,在一组可观察数据下能够构建出最小复杂度的概率分布就是具有最高熵的一个。这种类型的模型对于处理有限的离散状态的数据集特别有用,特别是在无法直接通过计数等传统方法来估计概率的情况下。 该工具箱主要用于学习二元活动模式(例如1000110100这样的序列)的概率分布。这类问题的应用场景包括神经网络群体中联合活性特征的学习(其中每个数字代表特定时间窗口内某个神经元是否活跃),或者基因表达谱的分析(同样用以表示在给定条件下某种基因是否存在)。通过提供一组活动模式样本,工具箱能够学习到所有可能状态的概率模型,并据此推断出整个分布。 从数学角度来看,在离散情况下,如果xi代表系统的元素(这里的变量取值是离散的),则p(x1,x2,…,xn)的最大熵模型与给定函数集f1(x),...的一组平均值相一致。

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  • MATLAB-maxent_toolbox
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    简介:MATLAB最大熵工具箱(maxent_toolbox)提供了一系列函数用于基于熵值法的最大熵模型构建与评估,适用于统计学习和数据建模。 保守值法在MATLAB中的实现通常涉及使用maxent_toolbox这样的工具箱。该工具箱是一个免费且开放源代码的资源,用于基于一组约束或可观察数据来确定训练集的最大熵分布。给定某些观测函数集合的平均值时,最大熵模型会提供一种概率结构,它在数学上是最简单的,并与这些观测一致。 由于一个系统的熵表示了其不同组成部分之间的随机性程度或者相互依赖性的缺乏,因此,在一组可观察数据下能够构建出最小复杂度的概率分布就是具有最高熵的一个。这种类型的模型对于处理有限的离散状态的数据集特别有用,特别是在无法直接通过计数等传统方法来估计概率的情况下。 该工具箱主要用于学习二元活动模式(例如1000110100这样的序列)的概率分布。这类问题的应用场景包括神经网络群体中联合活性特征的学习(其中每个数字代表特定时间窗口内某个神经元是否活跃),或者基因表达谱的分析(同样用以表示在给定条件下某种基因是否存在)。通过提供一组活动模式样本,工具箱能够学习到所有可能状态的概率模型,并据此推断出整个分布。 从数学角度来看,在离散情况下,如果xi代表系统的元素(这里的变量取值是离散的),则p(x1,x2,…,xn)的最大熵模型与给定函数集f1(x),...的一组平均值相一致。
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