В статистике обобщенное итеративное масштабирование ( GIS ) и улучшенное итеративное масштабирование ( IIS ) являются двумя ранними алгоритмами, используемыми для подгонки логарифмически линейных моделей , [1] в частности, классификаторов мультиномиальной логистической регрессии (MaxEnt) и их расширений, таких как модели Маркова MaxEnt [2] и условные случайные поля . Эти алгоритмы были в значительной степени превзойдены градиентными методами, такими как L-BFGS [3] и алгоритмами спуска по координатам . [4]
Смотрите также
Ссылки
- ^ Даррох, Дж. Н.; Рэтклифф, Д. (1972). «Обобщенное итеративное масштабирование для логарифмически линейных моделей». Анналы математической статистики . 43 (5): 1470–1480. doi : 10.1214/aoms/1177692379 .
- ^ МакКаллум, Эндрю; Фрейтаг, Дейн; Перейра, Фернандо (2000). «Модели Маркова с максимальной энтропией для извлечения и сегментации информации» (PDF) . Proc. ICML 2000. С. 591–598.
- ^ Малуф, Роберт (2002). Сравнение алгоритмов оценки параметра максимальной энтропии (PDF) . Шестая конференция по изучению естественного языка (CoNLL). стр. 49–55. Архивировано из оригинала (PDF) 2013-11-01.
- ^ Юй, Сян-Фу; Хуан, Фан-Лань; Линь, Чи-Джен (2011). «Методы спуска по двум координатам для моделей логистической регрессии и максимальной энтропии» (PDF) . Машинное обучение . 85 (1–2): 41–75. doi : 10.1007/s10994-010-5221-8 .
