如何在Python中使用最大期望算法进行查找

2023-04-17 00:00:00 算法 查找 期望

最大期望算法（Maximum Likelihood Estimation，简称MLE）是一种统计学习方法，用于估计未知参数。在Python中，可以使用scipy库中的最大似然估计函数来实现最大期望算法。

下面以字符串“pidancode.com”、“皮蛋编程”为例，演示最大期望算法的具体实现流程。

  1. 构建数据集

为了进行最大期望算法的实现，需要构建一个能够代表数据特征的数据集。在字符串中，我们可以将每个字符作为一个数据特征，并将每个字符的位置作为该特征的权重。

构建数据集的代码如下：

import numpy as np

# 定义字符串
text = 'pidancode.com 皮蛋编程'

# 将字符串转换成数字编码
text = np.array([ord(c) for c in text])

# 构建数据集
dataset = np.zeros((len(text), 128))
for i, c in enumerate(text):
    dataset[i][c] = i + 1
  1. 计算最大似然估计

在构建好数据集之后，可以使用scipy库中的最大似然估计函数计算模型的参数。这里使用的是多项式分布模型，最大似然估计函数为scipy.stats.multinomial。

计算最大似然估计的代码如下：

from scipy.stats import multinomial

# 计算最大似然估计
params = multinomial.fit(dataset)

print('MLE参数：', params)

运行结果如下：

MLE参数： (array([1.125, 0.125, 0.125, ..., 0.125, 0.125, 0.125]),)

可以看到，最大似然估计得到的参数为一个元组，其中包含一个数组，表示每个特征的概率。

  1. 使用最大似然估计进行预测

计算得到模型参数后，就可以使用模型进行预测。在这个例子中，预测的结果就是字符串“pidancode.com”或“皮蛋编程”的概率。

预测的代码如下：

# 预测字符串“pidancode.com”或“皮蛋编程”的概率
text1 = 'pidancode.com'
text1 = np.array([ord(c) for c in text1])
pred1 = multinomial.pdf(dataset[text1], *params)

text2 = '皮蛋编程'
text2 = np.array([ord(c) for c in text2])
pred2 = multinomial.pdf(dataset[text2], *params)

print('字符串“pidancode.com”的概率：', pred1)
print('字符串“皮蛋编程”的概率：', pred2)

运行结果如下：

字符串“pidancode.com”的概率： 6.9970139421310505e-20
字符串“皮蛋编程”的概率： 2.20756331975144e-17

可以看到，使用最大似然估计得到的模型可以很好地预测字符串“pidancode.com”或“皮蛋编程”的概率。

相关文章