生成式模型(Generative Model)与判别式模型(Discrimitive Model)是分类器常遇到的概念,它们的区别在于: 对于输入x,类别标签y: 生成式模型估计它们的联合概率分布P(x,y) 判别式模型估计条件概率分布P(y|x) 生成式模型可以根据贝叶斯公式 ...
有监督学习回归模型中,我们利用训练集直接对条件概率p y x 建模,例如logistic回归就利用h x g Tx 对p y x 建模 其中g z 是sigmoid函数 。假设现在有一个分类问题,要根据一些动物的特征来区分大象 y 和狗 y 。给定这样的一种数据集,回归模型比如logistic回归会试图找到一条直线也就是决策边界,来区分大象与狗这两类,然后对于新来的样本,回归模型会根据这个新样本 ...
2017-04-20 00:23 0 3341 推荐指数:
生成式模型(Generative Model)与判别式模型(Discrimitive Model)是分类器常遇到的概念,它们的区别在于: 对于输入x,类别标签y: 生成式模型估计它们的联合概率分布P(x,y) 判别式模型估计条件概率分布P(y|x) 生成式模型可以根据贝叶斯公式 ...
产生式模型(Generative Model)与判别式模型(Discrimitive Model)是分类器常遇到的概念,它们的区别在于: 对于输入x,类别标签y:产生式模型估计它们的联合概率分布P(x,y)判别式模型估计条件概率分布P(y|x)产生式模型可以根据贝叶斯公式得到判别式模型,但反过 ...
生成式模型 P(X,Y)对联合概率进行建模,从统计的角度表示数据的分布情况,刻画数据是如何生成的,收敛速度快。 • 1. 判别式分析 • 2. 朴素贝叶斯Native Bayes • 3. 混合高斯型Gaussians • 4. K近邻KNN • 5. 隐马尔科夫模型HMM • 6. 贝叶斯网络 ...
生成式模型 P(X,Y)对联合概率进行建模,从统计的角度表示数据的分布情况,刻画数据是如何生成的,收敛速度快。• 1. 判别式分析• 2. 朴素贝叶斯Native Bayes• 3. 混合高斯型Gaussians• 4. K近邻KNN• 5. 隐马尔科夫模型HMM• 6. 贝叶斯网络• 7. ...
1. 简介 生成式模型(generative model)会对\(x\)和\(y\)的联合分布\(p(x,y)\)进行建模,然后通过贝叶斯公式来求得\(p(y|x)\), 最后选取使得\(p(y|x)\)最大的\(y_i\). 具体地, \(y_{*}=arg \max_{y_i}p(y_i ...
目录 一. 简介 1 二. 对比 1 三. 二者所包含的算法 2 3.1 生成式模型 2 3.2 判别式模型 2 判别式模型 vs. 生成式模型 简介 生成式模型(generadtive ...
判别式模型和生成式模型主要区别是他们的构造方法不一样 判别式模型概念:直接基于条件概率来构造P(y|x),不需要求联合概率,属于此类型的算法有逻辑回归、决策树、KMM、K_meas、SVM 生成式模型概念:基于贝叶斯公式来构造的,需要求联合概率,典型的生成式模型有贝叶斯 ...
判别式模型(Discriminative Model)是直接对条件概率p(y|x;θ)建模。常见的判别式模型有 线性回归模型、线性判别分析、支持向量机SVM、神经网络等。 生成式模型(Generative Model)则会对x和y的联合分布p(x,y)建模,然后通过贝叶斯公式来求得p(yi|x ...