原文:機器學習之生成模型和判別模型

一 引言 本材料參考Andrew Ng大神的機器學習課程http: cs .stanford.edu 在上一篇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 建模,例如logistic回歸就利用h x g Tx 對p y x 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 和狗 y 。給定這樣的一種數據集,回歸模型比如logist ...

2019-10-31 19:03 0 333 推薦指數:

查看詳情

機器學習判別模型生成模型

判別模型(discriminative model) 產生式模型(generative model) 特點 尋找不同類別之間的最優分類面,反映的是異類數據之間的差異 對后驗概率建模,從統計 ...

Mon Jun 19 18:38:00 CST 2017 0 4972
機器學習判別模型生成模型

根據網上的相關博客總結了一下機器學習中的這兩個概念,參考博客見文末。 生成模型:無窮樣本==》概率密度模型 = 生成模型==》預測 判別模型:有限樣本==》判別函數 = 預測模型==》預測 機器學習中的模型一般分為兩類:判別模型生成模型,這是對問題的兩種不同的審視角度。 假設 ...

Sun May 11 06:03:00 CST 2014 0 4461
機器學習中的生成模型判別模型

1、生成模型判別模型的定義   對於輸入數據集X,輸出類別Y,生成模型判別模型可以這樣定義   判別模型:由數據集直接學習決策函數y = f(x) 或者條件概率分布P(y|x) 作為預測的模型(決策函數事實上是可以用條件概率表示的,例如在邏輯回歸中的決策函數和轉換成條件概率),這樣的模型 ...

Fri Jul 13 05:17:00 CST 2018 0 1065
機器學習模型——生成模型(generative model)和判別模型(Discriminative model)

1.生成模型判別模型區別 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 ...

Fri Apr 24 20:00:00 CST 2020 0 681
機器學習--判別模型生成模型

一、引言   本材料參考Andrew Ng大神的機器學習課程 http://cs229.stanford.edu   在上一篇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 ...

Sun Nov 02 00:15:00 CST 2014 0 46410
機器學習判別模型生成模型

判別模型(Discriminative Model)是直接對條件概率p(y|x;θ)建模。常見的判別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、boosting、條件隨機場等。   舉例:要確定一個羊是山羊還是綿羊,用判別模型的方法是從歷史數據中學習模型,然后通過提取這只 ...

Fri Feb 24 04:02:00 CST 2017 0 8525
機器學習面試題001:生成模型判別模型

目錄   兩者所屬范疇   生成模型定義   為什么叫生成模型?   判別模型定義   一個例子通俗解釋兩者   判別模型 VS 生成模型優缺點   參考資料 兩者所屬范疇 返回 ...

Sun Jun 28 01:59:00 CST 2020 0 516
生成模型判別模型

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 ...

Thu Feb 21 18:50:00 CST 2019 0 1365
 
粵ICP備18138465號   © 2018-2025 CODEPRJ.COM