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...
从这里可以看出,判别模型与序列标记问题有较好的对应性。 (2) 对于观察序列的处理不同:生成模型中,观察序列作为模型的一部分,而判别模型中,观察序列只作为条件,因此可以针对观察序列设计灵活的特征。 (3) 训练复杂度不同:由于需要归一化,判别模型训练复杂度较高。 (4) 是否支持无指导训练:生成模型支持无指导训练...
因为背后的思想是,x是特征,y是标签,什么样的标签就会生成什么样的特征。比如标签是大象,可能生成的特征有大耳朵,长鼻子等等。 当我们来根据x来判断y时,我们实际上是在比较,什么样的y标签更可能生成特征x,我们预测的结果就是更可能生成x特征的y标签。 4.常见的生成模型和判别模型 生成模型:HMM、朴素贝叶斯 判别...
辨别式模型和生成式模型的主要区别在于它们的目标和假设。辨别式模型的目标是预测输出，而生成式模型的目...
一、生成模型与判别模型概述 生成模型是通过联合概率分布来求条件概率分布,而判别模型是通过数据直接求出条件概率分布,换句话说也就是,生成模型学习了所有数据的特点,判别模型则只是找出分界。 二、生成模型与鉴别模型详细介绍 三、生成模型与判别模型的优缺点 ...
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...
一、简单理解 判别式模型出现早于生成式模型。 判别式模型其实并没有学习到数据的内容,只是单纯的记住了数据特征来做分类和判断。就像做模拟题,考试时遇到和模拟题一样的题会做,不一样的不会做。 而生成式模型能够学习数据的内容,对样本进行理解。就像真的学会了知识,
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
生成式模型和判别式模型在机器学习领域中都是重要的模型类型,但它们之间存在着一些显著的区别。本文将从定义、原理、应用场景和优缺点等方面对这两种模型进行详细的比较。 一、基本概念 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。
1.生成模型与判别模型的定义 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: (1)生成模型(Generative model) 用来生成一些数据的,如,生成一个句子 训练时用一些联合概率的方式去训练 (2)判别模型(Dicriminative model) ...