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：判別式模型和生成式模型
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 ...
2019-01-04 22:02 0 608 推薦指數：
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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 ...
常見生成式模型與判別式模型
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 ...
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