生成式模型:通过学习数据分布来生成样本,通常用于模拟生成新的数据。例如,生成对抗网络(GAN)就是一种常见的生成式模型。 判别式模型:通过学习输入变量和目标变量之间的概率分布来进行预测或分类。例如,支持向量机(SVM)、朴素贝叶斯和决策树等都是判别式模型。 二、原理 生成式模型:通过深度学习技术,学习数据分布,生成...
1. 判别式模型和生成式模型的对比图 上图左边为判别式模型而右边为生成式模型，可以很清晰地看到差别，判别式模型是在寻找一个决策边界，通过该边界来将样本划分到对应类别。而生成式模型则不同，它学习了每个类别的边界，它包含了更多信息，可以用来生成样本。2. 判别式模型和生成式模型的特点 判别式模型特点：判...
1. 二者最本质的区别是建模对象不同 假设有样本输入值(或者观察值)x,类别标签(或者输出值)y 判别式模型评估对象是最大化条件概率p(y|x)并直接对其建模,生成式模型评估对象是最大化联合概率p(x,y)并对其建模。 其实两者的评估目标都是要得到最终的类别标签Y, 而Y=argmax p(y|x),不同的是判别式模型直接...
1 区别 （1）判别模型 学习P(x|y)。是用一个模型或函数直接拟合概率分布P(y|x)，拟合P(x|y)，...
1)为了使生成的分布函数与真实世界中的分布函数尽可能接近,需要大量的数据来生成模型。 2)生成式模型比判别式模型计算量更大。 4.判别式模型的优缺点 (1)优点:在小数据集上表现效果很好,但是要注意过拟合问题。另外,计算量比生成式模型小。 题外话:要是国内老师的PPT都是这么美观、大气,估计头脑中的知识还能再增...
下列关于判别式模型和生成式模型的区别正确的是?A.判别式模型只是对给定的样本进行分类,不关心数据如何生成B.生成式模型主要回答的问题是,根据生成假设,哪个类别最有可能生成
判别式模型:用于分类,回归,序列标注等任务 总之,判别式模型和生成式模型是机器学习中的两种经典类型,其在模型目标,复杂度,训练数据和应用场景上都有明显的区别。 生成式模型用于生成新的数据和学习数据的联合分布,而判别式模型则侧重于分类和回归任务,通过学习特征与标签之间的条件概率分布。
机器学习领域通常分为两种主要模型：生成式模型（Generative Model）和判别式模型（Discriminative Model）。想象一下，我们有一组球，它们只有绿色和黄色两种颜色。目标是预测在特定位置放置新球时，它可能的颜色。用数学语言描述，球的颜色y（目标变量）和坐标位置X（特征）是我们的研究对象。1. 生成式模型...
生成模型:通过训练,最小化误差得到模型,例如:逻辑回归,条件随机场 判别式模型:通过统计,求出均值方差等,去对结果进行判别,例如:朴素贝叶斯,吉布斯采样。 判别式模型的速度会更快些。逻辑回归与朴素贝叶斯都很普遍,这里不再叙述,简述一下吉布斯采样和条件随机场。