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gaoyanyan3银虫 (正式写手)
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有没研究最大熵（机器学习）的朋友，帮忙看一下!
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我用最大熵训练一个训练集（10000条记录,每条记录20维,即20个属性），然后对对一个测试集（1000条记录)测试，把得分最高（99.8)的测试集的一条记录再加入训练集(变为10001条记录），而测试集不变。重新训练， 结果为： 1）测试集的准确率竟然降低了，为什么呀？ 要知道我只加入一条最有可能是真的记录呀。 2)该条记录的得分（概率）竟然从99.8降到99.7， 为什么？ 这个更无法理解了，这条记录的信息量增加了，概率按理说应该增加。 |
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2楼2012-04-16 18:21:13
gaoyanyan3
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4楼2012-04-17 10:38:33
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gaoyanyan3
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1.我用最大熵训练一个训练集（10000条记录,每条记录20维,即20个属性），然后对对一个测试集（1000条记录)测试，把得分最高（99.8)的测试集的一条记录（a1,a2,...a20)，该记录的分类结果如： B1:0.01 B2:99.8 B3:0.00 B4:0.00 B5:0.01 (其中B指分类类别，0.01指相应概率） 2.指该记录（a1,a2,...a20)，加入到训练集（变为10001条记录）,再训练，该记录分类结果为：B1:0.01 B2:99.7 B3:0.01 B4:0.00 B5:0.01 从理论上分析，加入这条记录a1,a2..a20等各属性做为B2的可能性增大，应该整体概率也应提高才对呀。。 哪位大哥大姐帮忙再看一下呀！ |
6楼2012-04-17 11:46:17
gaoyanyan3
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7楼2012-04-19 08:36:45
8楼2012-04-20 09:30:01
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9楼2012-04-21 08:59:21
gaoyanyan3
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10楼2012-04-25 16:54:00