生成模型（Generative）和判別模型（Discriminative）
https://www.cnblogs.com/realkate1/p/5683939.html 生成模型（Generative）和判別模型（Discriminative） 引言 最近看文章《 A survey of appearance models ...
原文：生成模型（Generative）和判別模型（Discriminative）
生成模型 Generative 和判別模型 Discriminative 引言 最近看文章 A survey of appearance models in visual object tracking XiLi，ACMTIST， ，在文章的第 節第 段有這樣的描述， Recently,visual object trackinghas been posed as a tracking by de ...
2016-07-19 11:02 0 10472 推薦指數：
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生成模型（Generative Model）Vs 判別模型（Discriminative Model）
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生成模型(generative model)與判別模型(discriminative model)的區別
作者：szx_spark 監督學習可以分為生成方法與判別方法，所學到的模型可以分為生成模型與判別模型。 生成模型 生成模型由數據學習聯合概率分布\(P(X,Y)\)，然后求出條件概率分布\(P(Y|X)\)作為預測的模型，即生成模型： \[P(Y|X)=\frac{P(X ...
生成模型（Generative Model）和 判別模型（Discriminative Model）
引入 監督學習的任務就是學習一個模型（或者得到一個目標函數）,應用這一模型，對給定的輸入預測相應的輸出。這一模型的一般形式為一個決策函數Y=f(X)，或者條件概率分布P(Y|X)。 監督學習方法又可以分為生成方法(generative approach)和判別方法 ...
機器學習，模型——生成模型（generative model）和判別模型（Discriminative model）
1.生成模型與判別模型區別 生成模型：學習得到聯合概率分布P(x,y)，即特征x和標記y共同出現的概率，然后求條件概率分布。能夠學習到數據生成的機制。 判別模型：學習得到條件概率分布P(y|x)，即在特征x出現的情況下標記y出現的概率。 數據要求：生成模型需要的數據量比較大，能夠較好地估計 ...
生成模型與判別模型
監督學習的任務就是學習一個模型，應用這個模型，對給定的輸入預測相應的輸出。這個模型一般為決策函數：Y=f(X) 或 條件概率分布：P(Y|X)。 監督學習的學習方法可以分為生成方法（generative approach）和判別方法（discriminative approach）。所學到的模型 ...
生成模型和判別模型
生成模型（Generative）和判別模型（Discriminative） 生成模型（Generative）和判別模型（Discriminative） 引言 最近看文章《 A survey of appearance models ...
生成模型與判別模型區別
概念理解 監督學習方法可分為兩大類，即生成方法與判別方法，它們所學到的模型稱為生成模型與判別模型。 判別模型：判別模型是學得一個分類面（即學得一個模型），該分類面可用來區分不同的數據分別屬於哪一類； 生成模型：生成模型是學得各個類別各自的特征（即可看成學得多個模型），可用這些特征數據 ...