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2006年6月8日 吉田和弘 東京大学大学院 情報理工学系研究科 コンピュータ科学専攻 kyoshida AT is.s.u-t... 2006年6月8日 吉田和弘 東京大学大学院 情報理工学系研究科 コンピュータ科学専攻 kyoshida AT is.s.u-tokyo.ac.jp English version 最大エントロピー法とは 最大エントロピー法は，事象の確率分布p(x)を計算するために， 事象xが持つ特徴を， 素性関数(または素性) f_iの集合を使って抽出します． f_i(x)は事象を受け取って実数を返す関数で， 各 i に対して一つの特徴が対応します． 典型的には，各f_i(x)は， 事象xにおいて特徴f_iを何回観測したかを表します． 事象 e=<x>, 素性関数 f_i が与えられた時， 最大エントロピーモデルは以下の式で確率値を与えます． p(x) = 1/Z exp( sum( l_i * f_i(x) ) = 1/Z prod( a_i^f_i(x) ) l_i (lambda) または
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2007/11/05 リンク