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 ...

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 ...

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 ...

判别式模型（discriminative model） 产生式模型（generative model） 特点 寻找不同类别之间的最优分类面，反映的是异类数据之间的差异 对后验概率建模，从统计 ...

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 ...

根据网上的相关博客总结了一下机器学习中的这两个概念，参考博客见文末。 生成模型：无穷样本==》概率密度模型 = 生成模型==》预测 判别模型：有限样本==》判别函数 = 预测模型==》预测 机器学习中的模型一般分为两类：判别模型、生成模型，这是对问题的两种不同的审视角度。 假设 ...

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 ...

一、引言 　　本材料参考Andrew Ng大神的机器学习课程 http://cs229.stanford.edu 　　在上一篇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;θ)建模，例如logistic回归就利用hθ(x) = g(θTx)对p(y|x;θ)建模（其中g(z ...