生成模型（Generative Model）Vs 判別模型（Discriminative Model）
概率圖分為有向圖（bayesian network）與無向圖（markov random filed）。在概率圖上可以建立生成模型或判別模型。有向圖多為生成模型，無向圖多為判別模型。 判別模型（Discriminative Model），又可 ...
原文：機器學習，模型——生成模型（generative model）和判別模型（Discriminative model）
.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，能夠較好地估計概率密度 而判別模型對數據樣本量的要求沒有那么多。 典型的判別模型：k近鄰，感知機，決策樹，邏輯斯蒂回歸 邏輯 ...
2020-04-24 12:00 0 681 推薦指數：
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