java实现，此最大熵结合了java上opennlp包的最大熵及python上nltk的最大熵部分实现，并进行了一些改动。算法包含gis及iis实现，内含详细中文注释，附上训练及测试数据
在MaxentTrainer 类中进行主要参数设置
1.isDiscretization=false，输入特征数据为类别类型
2.isDiscretization=true，输入特征数据为数值类型，同时需要设置 section 的值，值越大越准确，内存消耗越多，根据实际效果调整
训练数据：
1.类别类型数据举例
"featureName1=a featureName2=b 1"
2.数值类型数据举例
"featureName1=10 featureName2=11 featureName3=12 1"
=号左边为特征名称，右边为值，最后一列为标记结果
3.测试数据：
如提供的 test_data.txt，最后一列标记结果是用来验证预测结果和标记结果用的。
测试数据可以为，例如："featureName1=10 featureName2=11 featureName3=12",省略最后的标记，作为线上预测
1.如果输入数据同时包含类别类型和数值类型，那么麻烦去数值处理的类 ContinuumToDiscretization 中自行处理，或者新增自定义的类。
2.如果实际迭代次数小于设置的迭代次数，去类 ConvergenceCheck 中调整下参数（使用iis的话 MaxentClassifierWithIis 类中可调整牛顿切线法的参数）
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