生成式模型和判别式模型是两种不同的机器学习类型,它们之间具有不同的目标和应用场景,很重要的一点是不论生成式模型还是判别式模型,都是基于监督学习的机器学习算法。 生成式模型 生成式模型是通过学习数据的联合概率分布P(X,Y),从而能够生成新的数据样本,它不仅能够进行分类,还能生成与训练数据相似的样本,这也是AIG...
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。 在应用方面,应根据具体的任务和需求,选择合适的模型类型是最好的应用...
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。 在应用方面,应根据具体的任务和需求,选择合适的模型类型是最好的应用...