maxentropy:Python中的最大熵模型和最小散度模型 源码

maxentropy:Python中的最大熵模型和最小散度模型 目的 此软件包可帮助您根据编码为广义矩约束的先验信息构造概率分布(贝叶斯先验)。 您可以使用它来执行以下任一操作: 使用最大熵原理找到满足约束的最平坦的分布(仅离散分布) 或找到也满足您的其他约束条件的给定先验模型(“ KL分歧”)的“最接近”模型。 背景 最大熵原理已被证明[Cox 1982,Jaynes 2003]是唯一的一致方法,可根据作为“可检验信息”的先验信息构造离散的概率分布。 如果约束条件具有线性矩约束条件的形式,则该原理将产生指数形式的唯一概率分布。 最著名的概率分布是最大熵分布的特殊情况。 这包括均匀的,