原文:判別式法求值域

前言 判別式法求值域,使用的頻度不是很高,但是其原理需要注意,其常與分式型函數有關。 原理解析 求函數 f x cfrac x x x x 的值域。 分析:觀察這個分式函數的結構特征,注意到函數的定義域為 R ,將函數轉化為以 x 為未知數的一元二次方程 此時的因變量 y 看成系數方程的對應系數 , y x y x y 由於這個函數不是空函數,即這個方程一定是有解的,分類討論如下: circ . ...

2021-08-25 14:36 0 730 推薦指數:

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Fisher判別式(LDA)

Fisher判別式(LDA) 簡介 上面從貝葉斯公式出發,得到了線性判別分析的公式,這里從另外一個角度來看線性判別分析,也就是常說的Fisher判別式。其實Fisher判別式就是線性判別分析(LDA),只是在討論Fisher判別式的時候,更側重於LDA的數據降維的能力。 在應用統計學 ...

Fri Nov 30 00:07:00 CST 2018 0 800
判別式模型與生成模型的區別

生成模型(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)   生成模型可以根據貝葉斯公式 ...

Mon Jul 16 21:00:00 CST 2018 0 2556
判別式模型與生成模型的區別

產生模型(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)產生模型可以根據貝葉斯公式得到判別式模型,但反過 ...

Thu Sep 01 19:32:00 CST 2016 0 2496
生成方法和判別式方法

概率P(Y|X); 對於判別式模型來說求得P(Y|X),對未見示例X,根據P(Y|X)可以求得標 ...

Sat Dec 28 01:16:00 CST 2019 0 1117
常見生成模型與判別式模型

生成模型 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 ...

Sat Apr 06 01:29:00 CST 2019 0 616
常見生成模型與判別式模型

生成模型 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. ...

Wed Sep 23 01:22:00 CST 2020 0 439
生成模型和判別式模型

  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 ...

Thu Apr 20 08:23:00 CST 2017 0 3341
判別式模型 vs. 生成模型

1. 簡介 生成模型(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 ...

Sun Nov 17 10:28:00 CST 2013 6 17735
 
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