生成对抗网络(Generative Adversarial Networks,GANs),由2014年还在蒙特利尔读博士的Ian Goodfellow引入深度学习领域。2016年,GANs热潮席卷AI领域顶级会议,从ICLR到NIPS,大量高质量论文被发表和探讨。Yann LeCun曾评价 ...
本文通过分类问题讲解判别式和生成式模型,会用到Logistics Regression 和 几率模型 首先介绍一下,判别式模型是完全根据数据得出结果,而生成式模型会有人为设定的条件建立模型,再通过利用假设建立的模型得出结果。 Generative 生成式模型 例: 利用iris数据进行分类 本文仅仅才用了target 和target ,且仅仅利用了前两种属性 便于可视化 数据可视化 利用生成式建 ...
2019-07-19 08:36 0 877 推荐指数:
生成对抗网络(Generative Adversarial Networks,GANs),由2014年还在蒙特利尔读博士的Ian Goodfellow引入深度学习领域。2016年,GANs热潮席卷AI领域顶级会议,从ICLR到NIPS,大量高质量论文被发表和探讨。Yann LeCun曾评价 ...
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. ...
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)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 = 1)和狗(y = 0)。给定这样的一种 ...
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 ...
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 ...