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 ...

產生式模型(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：產生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)產生式模型可以根據貝葉斯公式得到判別式模型，但反過 ...

生成式模型 P(X,Y)對聯合概率進行建模，從統計的角度表示數據的分布情況，刻畫數據是如何生成的，收斂速度快。 • 1. 判別式分析 • 2. 朴素貝葉斯Native Bayes • 3. 混合高斯型Gaussians • 4. K近鄰KNN • 5. 隱馬爾科夫模型HMM • 6. 貝葉斯網絡 ...

生成式模型 P(X,Y)對聯合概率進行建模，從統計的角度表示數據的分布情況，刻畫數據是如何生成的，收斂速度快。• 1. 判別式分析• 2. 朴素貝葉斯Native Bayes• 3. 混合高斯型Gaussians• 4. K近鄰KNN• 5. 隱馬爾科夫模型HMM• 6. 貝葉斯網絡• 7. ...

　 有監督學習回歸模型中，我們利用訓練集直接對條件概率p(y|x;θ)建模，例如logistic回歸就利用hθ(x) = g(θTx)對p(y|x;θ)建模（其中g(z)是sigmoid函數）。假設現在有一個分類問題，要根據一些動物的特征來區分大象(y = 1)和狗(y = 0)。給定這樣的一種 ...

1. 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 ...

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（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 ...