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...
机器学习的模型可以分为两种:1.生成模型 2.判别模型 生成模型和判别模型的区别在于如何找到决策边界 1.判别模型:如下图,感知机、逻辑回归、SVM都是判别模型,只是对错误的定义不一样。他… 坚果果 判别式模型和产生式模型 数字化刘老师 生成模型综述——深度学习第二十章(一) 川陀学者发表于AI机动队 用深度学习模...
（２）判别模型 优点：节省计算资源，需要的样本数量也少于生成模型。准确率往往较生成模型高。由于直接...
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...
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
判别式模式和生成式模型的区别是什么? 287 2022-03 3 激活函数在深度学习模型里的意义是什么? 272 2022-03 4 sigmoid和relu的优缺点分别是什么? 285 2022-03 5 有哪些方法可以解决梯度消失或者梯度爆炸? 256 2022-03 6 梯度爆炸和梯度消失是怎么出现的?
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这个样本? C.生成式模型不能用于判别 D.其它答案都不对查看答案更多“下列关于判别式模型和生成式模型的区别正确的是?”相关的问题 第1题 下列说法错误的是 A、生成对抗是一类具体的...