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條件概率是機(jī)器學(xué)習(xí)模型的一種表現(xiàn)形式，應(yīng)用這一模型，對(duì)于給定的輸入X，得到各輸出類的概率，選擇最大概率的類為輸出類，如下圖：

本文介紹基于條件概率分類的兩種模型算法：邏輯斯蒂（logistic）回歸與最大熵模型，其中，logistic回歸模型和最大熵模型分別是基于最大似然函數(shù)和熵來估計(jì)模型P(y|x)。公眾號(hào)已有l(wèi)ogistic回歸模型的文章介紹，本文重點(diǎn)分析最大熵模型算法。

目錄

1. 最大熵模型算法

2. 最大熵模型例子

3. 最大熵模型在信號(hào)檢測(cè)的應(yīng)用

4. logsitic回歸模型算法

5. 總結(jié)

熵是衡量隨機(jī)變量不確定性的指標(biāo)，熵越大，隨機(jī)變量的不確定性亦越大。假設(shè)X是一個(gè)離散型隨機(jī)變量，其概率分布為：

隨機(jī)變量X的熵定義為：

熵滿足下列不等式：

式中，|X|是x的取值個(gè)數(shù)，當(dāng)且僅當(dāng)X的分布是均勻分布時(shí)，右邊的等號(hào)成立，也就是說，當(dāng)X服從均勻分布時(shí)，熵最大。

1.1 最大熵模型的定義

最大熵原理是概率模型學(xué)習(xí)的一個(gè)準(zhǔn)則，最大熵原理認(rèn)為，學(xué)習(xí)概率模型時(shí)，在所有可能的概率模型（分布）中，熵最大的模型是最好的模型。條件概率是機(jī)器學(xué)習(xí)模型的一種表現(xiàn)形式，學(xué)習(xí)該模型的一種方法是最大化該條件概率的熵 ，即最大化下式：

其中表示變量X的經(jīng)驗(yàn)分布：

其中v(X=x)表示訓(xùn)練數(shù)據(jù)中輸入x出現(xiàn)的頻數(shù)，N表示樣本容量。

（1）式的未知變量就是需要學(xué)習(xí)的模型。

我們?cè)跇?gòu)建分類模型的過程中假設(shè)訓(xùn)練數(shù)據(jù)集的聯(lián)合概率分布與真實(shí)模型的聯(lián)合概率分布相等，這一假設(shè)用特征函數(shù)f(x,y)的期望來描述，特征函數(shù)的定義：

特征函數(shù)f(x,y)關(guān)于訓(xùn)練數(shù)據(jù)集的聯(lián)合概率分布的期望值，用表示：

其中，，v(X=x,Y=y)表示訓(xùn)練數(shù)據(jù)中樣本(x,y)出現(xiàn)的頻數(shù)。

特征函數(shù)f(x,y)關(guān)于模型與經(jīng)驗(yàn)分布的期望值，用表示：

假設(shè)兩者期望相等，即：

或

結(jié)合(1)(4)式，得到最大熵模型：

約束條件：

1.2 最大熵模型的學(xué)習(xí)

我們求解(5)式在約束條件下的最大值，其對(duì)應(yīng)的模型P(Y|X)就是所學(xué)習(xí)的最優(yōu)模型。

對(duì)于給定的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集以及特征函數(shù)，i=1,2,...,n，最大熵模型的學(xué)習(xí)等價(jià)于約束最優(yōu)化問題：

將最大值問題轉(zhuǎn)化為等價(jià)的求最小值問題：

引入拉格朗日乘子將約束的最優(yōu)化問題轉(zhuǎn)換為無約束最優(yōu)化的對(duì)偶問題，通過求解對(duì)偶問題求解原始問題。

定義拉格朗日函數(shù)L(P,w)：

最優(yōu)化的原始問題：

對(duì)偶問題：

令

得：

由于，對(duì)上式進(jìn)行歸一化得：

其中，

令

易知是關(guān)于w的函數(shù)，對(duì)偶問題外部的極大化問題：

根據(jù)上式求解的代入(2.4)式，得到最終的學(xué)習(xí)模型P(y|x)。

假設(shè)隨機(jī)變量Y有5個(gè)取值，假設(shè)隨機(jī)變量Y的條件概率分布滿足如下條件：

求最大熵模型對(duì)應(yīng)的概率分布P(Y)。

最大熵模型的目標(biāo)函數(shù)：

引進(jìn)拉格朗日乘子，定義拉格朗日函數(shù)：

令，得：

將上式代入函數(shù)L(P,w)得，令，得：

于是最大熵模型對(duì)應(yīng)的概率分布：

由第一節(jié)我們知道，熵是描述事物不確定性的指標(biāo)。我們將熵的這一性質(zhì)應(yīng)用在信號(hào)檢測(cè)領(lǐng)域，當(dāng)信號(hào)包含了較強(qiáng)的隨機(jī)噪聲時(shí)或被噪聲完全掩蓋時(shí)，信號(hào)的隨機(jī)性大大的增加了，其對(duì)應(yīng)的熵也較大，根據(jù)這一原理對(duì)信號(hào)的質(zhì)量進(jìn)行檢測(cè)，下圖是用熵檢測(cè)心電信號(hào)質(zhì)量的效果圖：

黑色表示較好的心電信號(hào)質(zhì)量，紅色表示較差的心電信號(hào)質(zhì)量。

logistic回歸是一種概率分類模型，對(duì)于二分類任務(wù)來說，其條件概率分布：

我們用最小化損失函數(shù)去估計(jì)上式的模型參數(shù)。對(duì)于給定的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，其中，。

設(shè)：

似然函數(shù)為：

對(duì)數(shù)似然函數(shù)為：

損失函數(shù)為：

用梯度下降法求解w的估計(jì)值：

代入（2.1）（2.2）式，得到邏輯斯蒂回歸模型P(y|x)，其中向量包含了b值 。

本文介紹基于條件概率分類的兩種模型算法：logistic回歸模型與最大熵模型，其中，logistic回歸模型是基于最大似然函數(shù)估計(jì)模型P(y|x)，最大熵模型是基于熵這一指標(biāo)估計(jì)模型P(y|x)。

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