运行Maxent模型时，出现训练集（点的经纬度 maxent软件安装is outside the） _经验分享

最大熵模型
最大熵模型(maximum entropy model， MaxEnt) 是很典型的分类算法，它和逻辑回归类似，都是属于对数线性分类模型。在损失函数优化的过程中，使用了和支持向量机类似的凸优化技术。而对熵的使用，让我们想起了决策树算法中的ID3和C4.5算法。
理解了最大熵模型，对逻辑回归，支持向量机以及决策树算法都会加深理解。
我们知道熵定义的实际上是一个随机变量的不确定性，熵最大的时候，说明随机变量最不确定。也就是随机变量最随机，对其行为做准确预测最困难。最大熵原理的实质就是，在已知部分知识的前提下，关于未知分布最合理的推断就是符合已知知识最不确定或最随机的推断。这是我们可以作出的唯一不偏不倚的选择，任何其它的选择都意味着我们增加了其它的约束和假设，这些约束和假设根据我们掌握的信息无法作出。（在已知若干约束的情况下，我们建模时应该让模型满足这些约束，而对其它则不作任何假设。）
将最大熵原理应用于分类问题，得到的就是最大熵模型。对于这样的一个问题：给定一个训练数据集：
其中表示输入，表示输出， X 和 Y 表示输入和输出空间， N 为样本的个数。
我们的目标是：利用最大熵原理选择一个最好的分类模型，即对于任意给定的输出入, 可以以概率输出。
按照最大熵原理，我们应该优先保证模型满足已知的所有约束。这些约束该如何定义呢？我们的思路是：从训练数据 T 中抽取若干特征，然后要求这些特征在 T 上关于经验分布的数学期望与它们在模型中关于的数学期望相等。这样，一个特征就对应一个约束。
有了上面定义的特征函数和经验分布，就可以进一步定义我们所需的约束条件了。
Maxent可以一次跑多个数据吗【运行Maxent模型时，出现训练集（点的经纬度 maxent软件安装is outside the）】可以。每次在不同的数据集上运行Maxent时，都会使用相同的随机样本，除非在Settings选择了“Randomseed”选项，所以Maxent可以一次跑多个数据。
运行Maxent模型时，出现训练集（点的经纬度）is outside the？楼上的程序貌似有误~题目不是求高低平均值的~我来答一下全部1：A 2：A、C 3：A 4：include ;stdio.h;int main() { int max=0,min=0,count=0; int input=0; scanf(;%d;,amp;input); max=min=input; while(input;=0) {count++;if(input;max) max=input;if(inputmin) min=input;scanf(;%d;,amp;input); } printf(;max=%d\tmin=%d\tcount is %d
;,max,min,count); return 0;} 5:include ;stdio.h;int main() { int max=0,count=1; int input=0; while(count=4) {printf(;Input the %d num is:;,count);scanf(;%d;,amp;input);if(inputmax){printf(;error:\t;);}else{max=input;count++;} } printf(;Four number is all save success!End..
;); return 0;} 6: 9,11,9,107: 12
怎么获取maxent软件中的环境变量我想你是想问如何在C程序中获取环境变量吧？如果是shell脚本程序中，直接 $VAR 就行了，在C中，可以用getenv，看下面的例子。如果是其他编程语言，也应该有类似于getenv的程序可以用。#include int main() { char * pVal = getenv("HOME"); re...
R语言中的情感分析与机器学习
来源 | 雪晴数据网
利用机器学习可以很方便的做情感分析。本篇文章将介绍在R语言中如何利用机器学习方法来做情感分析。在R语言中，由Timothy P.Jurka开发的情感分析以及更一般的文本挖掘包已经得到了很好的发展。你可以查看下sentiment包以及梦幻般的RTextTools包。实际上，Timothy还写了一个针对低内存下多元Logistic回归（也称最大熵）的R包maxtent 。
然而，RTextTools包中不包含朴素贝叶斯方法。e1071包可以很好的执行朴素贝叶斯方法。e1071是TU Wien(维也纳科技大学)统计系的一门课程。这个包的主要开发者是David Meyer 。
我们仍然有必要了解文本分析方面的知识。用R语言来处理文本分析已经是公认的事实（详见R语言中的自然语言处理）。tm包算是其中成功的一部分：它是R语言在文本挖掘应用中的一个框架。它在文本清洗（词干提取，删除停用词等）以及将文本转换为词条-文档矩阵(dtm)方面做得很好。这里是对它的一个介绍。文本分析最重要的部分就是得到每个文档的特征向量，其中词语特征最重要的。当然，你也可以将单个词语特征扩展为双词组，三连词，n-连词等。在本篇文章，我们以单个词语特征为例做演示。
注意，在R中用ngram包来处理n-连词。在过去，Rweka包提供了函数来处理它，感兴趣的可以查看这个案例。现在，你可以设置RTextTools包中create_matrix函数的参数ngramLength来实现它。
第一步是读取数据：
创建词条-文档矩阵：
现在，我们可以用这个数据集来训练朴素贝叶斯模型。注意，e1071要求响应变量是数值型或因子型的。我们用下面的方法将字符串型数据转换成因子型：
测试结果准确度：
显然，这个结果跟python得到的结果是相同的（这篇文章是用python得到的结果）。
其它机器学习方法怎样呢？
下面我们使用RTextTools包来处理它。
首先，指定相应的数据：
其次，用多种机器学习算法训练模型：
现在，我们可以使用训练过的模型做测试集分类：
准确性如何呢？
得到模型的结果摘要（特别是结果的有效性）：
结果的交叉验证：
结果可在我的Rpub页面找到。可以看到，maxent的准确性跟朴素贝叶斯是一样的，其它方法的结果准确性更差。这是可以理解的，因为我们给的是一个非常小的数据集。扩大训练集后，利用更复杂的方法我们对推文做的情感分析可以得到一个更好的结果。示例演示如下：
推文情感分析
数据来自victornep 。victorneo展示的是用python对推文做情感分析。这里，我们用R来处理它：
读取数据：
首先，尝试下朴素贝叶斯
然后，尝试其他方法：
这里，我们也希望得到正式的测试结果。包括：
1.analytics@algorithm_summary：包括精确度，召回率，准确率，F-scores的摘要
2.analytics@label_summary：类标签摘要
3.analytics@document_summary：所有数据和得分的原摘要
4.analytics@ensemble_summary：所有精确度/覆盖度比值的摘要
现在让我们看看结果：
与朴素贝叶斯方法相比，其它算法的结果更好，召回精度高于0.95 。结果可在Rpub查看
原文链接：http：//www.xueqing.cc/cms/article/107
maxent环境变量因子响应曲线怎么做在maxent模拟完成后，会生成一个.html后缀的文件，这是一个网页文件，双击打开，里面就有每一个变量的响应曲线，另存为就可以了保存到你的电脑上了
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