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...
机器学习的任务是从属性X预测标记Y,即求概率P(Y|X),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P(Y|X),而生成式模型则针对联合分布进行建模P(Y,X)。二者目的都是在使P(Y|X)最大化,判别式是直接对P(Y|X)建模,但是生成模型通过贝叶斯定理使问...
判别模型是P(y|x) 条件模型 在机器学习中任务是从属性X预测标记Y,判别模型求的是P(Y|X),即后验概率;而生成模型最后求的是P(X,Y),即联合概率。从本质上来说: 判别模型之所以称为“判别”模型,是因为其根据X“判别”Y; 而生成模型之所以称为“生成”模型,是因为其预测的根据是联合概率P(X,Y),而联合概...
辨别式模型是一种能够学习输入数据和输出标签之间关系的模型，它通过学习输入数据的特征来预测输出标签。在分类问题中，我们的目标是将每个输入向量x分配给标签y。判别模型试图直接学习将输入向量映射到标签的函数f(x)。这些模型可以进一步分为两个子类型:分类器试图找到f(x)而不使用任何概率分布。这些分类器直接为每个...
一、生成模型和判别模型 1.什么是生成模型和判别模型 从本质上讲,生成模型和判别模型是解决分类问题的两类基本思路。 分类问题,就是给定一个数据x,要判断它对应的标签y。判别模型就是直接学习条件概率分布P(y|x)。 生成模型就是要学习x和y的联合概率分布P(x,y),然后根据贝叶斯公式来求得条件概率P(y|x),预...
在机器学习中,模型可以分为两种:判别模型和生成模型。两者的区别在于找到决策边界的过程不同: 下面就来进一步解释下其中的细节。 1 垃圾邮件分类数据集 垃圾邮件分类是机器学习中常用的例子,本文以此为例来进行讲解: 这里为了简化问题,我们用作例子的垃圾邮件分类数据集中只包含一个特征,就是邮件正文的长度。普通邮件...
1、定义: 生成模型(或称产生式模型)和判别模型(或称判别式模型)的本质区别在于模型中观测序列x和状态序列y的决定关系。前者假设y决定x,后者假设x决定y。 2、生成模型特点 2.1、生成模型以“状态序列y按照一定的规律生成观察输入序列x”为假设,针对联合分布p(x,y)建模
判别模型是P(y|x) 条件模型 在机器学习中任务是从属性X预测标记Y,判别模型求的是P(Y|X),即后验概率;而生成模型最后求的是P(X,Y),即联合概率。从本质上来说: 判别模型之所以称为“判别”模型,是因为其根据X“判别”Y; 而生成模型之所以称为“生成”模型,是因为其预测的根据是联合概率P(X,Y),而联合概...
1 生成模型 1.1 定义 由数据学习联合概率密度分布P(X,Y),然后求出条件概率分布P(Y|X)作为预测的模型 e.g. 假设给定动物的若干个特征属性,我们希望通过这些特征学习给定的一个“个体”到底是属于“大象”(y=1)还是“狗”(y=0)。我们首先观察“大象”群体,我们可以根据“大象”群体特征建立模型,然后再观察“...
由生成模型可以得到判别模型,但由判别模型得不到生成模型。 1. 五、再形象点可以吗 例如我们有一个输入数据x,然后我们想将它分类为标签y。(迎面走过来一个人,你告诉我这个是男的还是女的) 生成模型学习联合概率分布p(x,y),而判别模型学习条件概率分布p(y|x)。