最大熵方法

最大熵方法是一種機率模型，其基本思想是在滿足全部已知特徵信息的約束條件下，使模型的信息熵值最大化。這樣做的目的是為了保留對未知信息的最大不確定性，從而使得模型在面對不確定性時，儘量保留各種可能性。最大熵模型在自然語言處理（NLP）、圖像處理、信息檢索和機器學習等領域有著廣泛的套用。