生成模型（Generative Model）Vs 判别模型（Discriminative Model）
概率图分为有向图（bayesian 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。有向图多为生成模型，无向图多为判别模型。 判别模型（Discriminative Model），又可 ...
原文：机器学习，模型——生成模型（generative model）和判别模型（Discriminative model）
.生成模型与判别模型区别 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，能够较好地估计概率密度 而判别模型对数据样本量的要求没有那么多。 典型的判别模型：k近邻，感知机，决策树，逻辑斯蒂回归 逻辑 ...
2020-04-24 12:00 0 681 推荐指数：
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