生成模型和判别模型直接的区别
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 ...
原文：生成模型与判别模型区别
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 ，可用这些特征数据和要进行分类的数据进行比较，看新数据和学得的模型中哪个最相近，进而确定新数据属于哪一类。 举个例子：若分类目标是对图像 ...
2018-05-23 21:16 1 4770 推荐指数：
相关推荐
生成模型和判别模型
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 ...
生成模型与判别模型
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 ...
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 ...
判别式模型与生成式模型的区别
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 ...
生成模型 VS 判别模型 （含义、区别、对应经典算法）
从概率分布的角度考虑，对于一堆样本数据，每个均有特征Xi对应分类标记yi。 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 ...
判别式模型与生成式模型的区别
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，2013），在文章 ...