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 A story about the Maximum entropy model
 
+我们去到拉斯维加斯赌场
+
+问1：我手里有个骰子，问你扔下去后某个面朝上的概率是多少？
+
+答1：都是1/6，因为概率相同
+
+
+
+问2：我竟然认为有道理，可如果是老千手里的骰子呢？你还觉得是1/6吗？
+
+答2：可是你没说是老千手里的
+
+
+
+问3：可是为什么你不去假设可能是老千手里的骰子这种情况？
+
+答3：因为你没说是老千手里的
+
+
+
+问4：好像是这么个道理，如果要考虑老千，那可能还要考虑骰子是否破损，桌面是否有问题
+
+答4：所以1/6最保险
+
+
+
+问5：如果我告诉你，1朝上的概率是1/2呢？
+
+答5：那剩下的就是1/10
+
+
+
+**什么是最大熵？**
+
+在我们猜测概率时，不确定的部分我们认为是等可能的，就像骰子一样，我们知道有6个面，因此认为每个面的概率是1/6，也就是等可能。
+
+换句话说，就是趋向于均匀分布，最大熵使用的就是这么朴素的道理：
+
+​	凡是我们知道的，就把它考虑进去，凡是不知道的，通通均匀分布。
+
+
+
+### 最大熵模型
+
+Maximum entropy model
+
+终极目标：P(Y|X)
+
+熵：![1619102072918](assets/1619102072918.png)
+
+将终极目标代入熵：
+
+![1619102101155](assets/1619102101155.png)
+
+做些改变，调整熵：
+
+![1619102153364](assets/1619102153364.png)
+
+我们手里有训练集，包含所有样本及对应的标签。
+
+![1619102378061](assets/1619102378061.png)
+
+> v表示数目，满足X=x，Y=y的数目
+>
+> 统计出来概率，通过频数
+
+![1619102385980](assets/1619102385980.png)
+
+
+
+**特征函数**
+
+其作用是为了将某个特征x，进行一些转换后，让它和标签y起到重大的相关作用
+
+![1619102621448](assets/1619102621448.png)
+
+特征函数f(x,y)关于经验分布，![1619102676233](assets/1619102676233.png)的期望值：
+
+![1619102692422](assets/1619102692422.png)
+
+特征函数f(x,y)关于模型P(Y|X)与经验分布![1619102890428](assets/1619102890428.png)的期望值：
+
+![1619102909494](assets/1619102909494.png)
+
+> 下面的P表示真实世界中全部数据的分布，即训练集不可能用上全部的数据，一般都是某段时间的，比如N年，所以用![1619103339948](assets/1619103339948.png)表示它是真实的全部时间P中的某段的经验分布
+
+约束：![1619103420910](assets/1619103420910.png)
+
+> 希望训练集的和真实的全部数据是一致的分布
+
+
+
+max
+
+![1619103794313](assets/1619103794313.png)
+
+![1619103711622](assets/1619103711622.png)
+
+> fi表示让所有的特征都满足约束条件
+
+min
+
+![1619103835595](assets/1619103835595.png)
+
+![1619103802671](assets/1619103802671.png)
+
+
+
+**拉格朗日乘子法：**
+
+![1619103884422](assets/1619103884422.png)
+
+![1619103914972](assets/1619103914972.png)
+
+> 求最小的值
+
+![1619103936518](assets/1619103936518.png)
+
+![1619103949860](assets/1619103949860.png)
+
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