原文: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 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:

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生成模型(generative model)与判别模型(discriminative model)的区别

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 ...

Wed Feb 07 23:22:00 CST 2018 1 958
生成模型Generative Model)和 判别模型Discriminative Model)

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 ...

Wed Sep 05 04:37:00 CST 2018 0 6970
机器学习,模型——生成模型generative model)和判别模型Discriminative model)

1.生成模型判别模型区别 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 ...

Fri Apr 24 20:00:00 CST 2020 0 681
生成模型判别模型

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 ...

Mon Oct 21 00:30:00 CST 2013 0 3388
生成模型判别模型

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 ...

Thu Feb 21 18:50:00 CST 2019 0 1365
生成模型判别模型区别

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 ...

Thu May 24 05:16:00 CST 2018 1 4770
 
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