生成式和判别式是机器学习中两种常见的模型类型。 生成式模型是指通过对数据集的学习,学会了数据的分布特征,从而生成新的数据。它关注的是如何生成数据,比如朴素贝叶斯和隐马尔可夫模型就属于生成式模型。生成式模型可以用于分类、聚类、降维等任务。 判别式模型是指通过对数据集的学习,学会了不同类别的边界,从而对新...
生成式模型的一个例子是生成对抗网络(GANs),它可以生成逼真的图像。 判别式模型则是通过将输入数据映射到输出标签来进行分类。判别式模型的目标是学习输入和输出之间的映射关系,从而能够对输入进行分类。判别式模型的一个例子是支持向量机(SVM),它可以将输入数据映射到不同的分类。 生成式和判别式都有其优缺点。
1. 生成式模型 2. 判别式模型 3. 生成式模型和判别式模型举例 4. 生成式模型与判别式模型的对比 4.1 数据层面 4.2 还原出联合概率分布 4.3 学习收敛速度 4.4 学习的准确率 4.5 定义特征 4.6 转换关系 1. 生成式模型 生成式模型由数据学习输入和输入的联合概率分布 P(X,Y) ,然后基于贝叶斯公式求出条件概率...
判别式:计算 p(y|x) 生成式:计算 p(x|y) 给定类目,生成特征的概率
- 缺点:无法生成数据样本,处理缺失数据能力较差。 - 应用:图像识别、语音识别、自然语言处理。 chatgpt是生成式模型还是判别式模型呢?我们通常说chatgpt是生成式模型,是指能生成文本,与我们目前讨论的生成式是两个概念。问了ChatGPT ,他说ChatGPT通过条件概率的方式隐式地建模了联合概率分布,能够生成连贯且有意义的...
关注点不同:生成式模型关注于数据的生成过程,试图对观测数据和标签之间的联合概率分布进行建模;而判别式模型关注于对观测数据和标签之间的条件概率进行建模,直接预测样本的标签。 应用场景不同:生成式模型通常用于需要模拟数据生成过程的任务,如语言模型、图像生成等;而判别式模型通常用于需要直接预测样本标签的任务,如分...
生成式方法:基于直接概率模型的生成与判别式方法对比及设计原理概述 一、引言 在机器学领域,监学可分为判别式(Discriminative)模型和生成式(Generative)模型两种不同的建模方法。本文将对比这两种方法,并详细阐述生成式方法的设计原理。本文还将探讨生成式方法在自然语言应对、计算机视觉等领域的应用。
生成式模型与判别式模型的区别生成式模型(Generative Model)与判别式模型(Discrimitive Model)是分类器常遇到的概念,它们的区别在于: 对于输入x,类别标签y: 产生式模型估计它们的联合概率分布P(x,y)判别式模型估计条件概率分布P(y|x)生成式模型可以根据贝叶斯公式得到判别式模型,但反过来不行。
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。
在机器学习中,对于有监督学习可以将其分为两类模型:判别式模型和生成式模型。简单地说,判别式模型是针对条件分布建模,而生成式模型则针对联合分布进行建模。 1. 基本概念 假设我们有训练数据(X,Y),X是属性集合,Y是类别标记。这时来了一个新的样本,我们想要预测它的类