判別式模型與生成式模型的區別
生成式模型(Generative Model)與判別式模型(Discrimitive Model)是分類器常遇到的概念，它們的區別在於： 對於輸入x，類別標簽y： 生成式模型估計它們的聯合概率分布P(x,y) 判別式模型估計條件概率分布P(y|x) 生成式模型可以根據貝葉斯公式 ...
原文：判別式模型 vs. 生成式模型
. 簡介 生成式模型 generative model 會對 x 和 y 的聯合分布 p x,y 進行建模,然后通過貝葉斯公式來求得 p y x , 最后選取使得 p y x 最大的 y i . 具體地, y arg max y i p y i x arg max y i frac p x y i p y i p x arg max y i p x y i p y i arg max y i p ...
2013-11-17 02:28 6 17735 推薦指數：
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目錄 一． 簡介 1 二． 對比 1 三． 二者所包含的算法 2 3.1 生成式模型 2 3.2 判別式模型 2 判別式模型 vs. 生成式模型 簡介 生成式模型（generadtive ...
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判別式模型和生成式模型主要區別是他們的構造方法不一樣 判別式模型概念：直接基於條件概率來構造P(y|x)，不需要求聯合概率，屬於此類型的算法有邏輯回歸、決策樹、KMM、K_meas、SVM 生成式模型概念：基於貝葉斯公式來構造的，需要求聯合概率，典型的生成式模型有貝葉斯 ...
判別式模型與生成式模型
判別式模型（Discriminative Model）是直接對條件概率p(y|x;θ)建模。常見的判別式模型有 線性回歸模型、線性判別分析、支持向量機SVM、神經網絡等。 生成式模型（Generative Model）則會對x和y的聯合分布p(x,y)建模，然后通過貝葉斯公式來求得p(yi|x ...
常見生成式模型與判別式模型
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生成式模型和判別式模型
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