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 ...
目录 两者所属范畴 生成模型定义 为什么叫生成模型 判别模型定义 一个例子通俗解释两者 判别模型 VS 生成模型优缺点 参考资料 两者所属范畴 返回目录 生成模型定义 生成方法由数据可以学习到一个联合概率分布P X,Y ,然后通过一定方式,就可以转为一个预测模型,即生成模型: 典型的生成模型有:朴素贝叶斯模型 NB 和隐马尔科夫模型 HMM 。 下面解释为什么NB模型是生成模型: 由朴素贝叶斯法的 ...
2020-06-27 17:59 0 516 推荐指数:
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 ...
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 ...
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 ...
1、生成模型和判别模型的定义 对于输入数据集X,输出类别Y,生成模型和判别模型可以这样定义 判别模型:由数据集直接学习决策函数y = f(x) 或者条件概率分布P(y|x) 作为预测的模型(决策函数事实上是可以用条件概率表示的,例如在逻辑回归中的决策函数和转换成条件概率),这样的模型 ...
1.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 ...
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 ...
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、boosting、条件随机场等。 举例:要确定一个羊是山羊还是绵羊,用判别模型的方法是从历史数据中学习到模型,然后通过提取这只 ...
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 ...