https://www.cnblogs.com/realkate1/p/5683939.html 生成模型(Generative)和判别模型(Discriminative) 引言 最近看文章《 A survey of appearance models ...
生成模型 Generative 和判别模型 Discriminative 引言 最近看文章 A survey of appearance models in visual object tracking XiLi,ACMTIST, ,在文章的第 节第 段有这样的描述, Recently,visual object trackinghas been posed as a tracking by de ...
2016-07-19 11:02 0 10472 推荐指数:
https://www.cnblogs.com/realkate1/p/5683939.html 生成模型(Generative)和判别模型(Discriminative) 引言 最近看文章《 A survey of appearance models ...
概率图分为有向图(bayesian network)与无向图(markov random filed)。在概率图上可以建立生成模型或判别模型。有向图多为生成模型,无向图多为判别模型。 判别模型(Discriminative Model),又可 ...
作者:szx_spark 监督学习可以分为生成方法与判别方法,所学到的模型可以分为生成模型与判别模型。 生成模型 生成模型由数据学习联合概率分布\(P(X,Y)\),然后求出条件概率分布\(P(Y|X)\)作为预测的模型,即生成模型: \[P(Y|X)=\frac{P(X ...
引入 监督学习的任务就是学习一个模型(或者得到一个目标函数),应用这一模型,对给定的输入预测相应的输出。这一模型的一般形式为一个决策函数Y=f(X),或者条件概率分布P(Y|X)。 监督学习方法又可以分为生成方法(generative approach)和判别方法 ...
1.生成模型与判别模型区别 生成模型:学习得到联合概率分布P(x,y),即特征x和标记y共同出现的概率,然后求条件概率分布。能够学习到数据生成的机制。 判别模型:学习得到条件概率分布P(y|x),即在特征x出现的情况下标记y出现的概率。 数据要求:生成模型需要的数据量比较大,能够较好地估计 ...
监督学习的任务就是学习一个模型,应用这个模型,对给定的输入预测相应的输出。这个模型一般为决策函数:Y=f(X) 或 条件概率分布:P(Y|X)。 监督学习的学习方法可以分为生成方法(generative approach)和判别方法(discriminative approach)。所学到的模型 ...
生成模型(Generative)和判别模型(Discriminative) 生成模型(Generative)和判别模型(Discriminative) 引言 最近看文章《 A survey of appearance models ...
概念理解 监督学习方法可分为两大类,即生成方法与判别方法,它们所学到的模型称为生成模型与判别模型。 判别模型:判别模型是学得一个分类面(即学得一个模型),该分类面可用来区分不同的数据分别属于哪一类; 生成模型:生成模型是学得各个类别各自的特征(即可看成学得多个模型),可用这些特征数据 ...