生成模型与辨别模型(Generative vs discriminative model)& c1 Y6 t, p% A
2020年数学中国认证杯网挑群:1084312088
# y$ t& a2 J! Q" [
8 {8 M% a' |0 }- C
$ C- J0 \5 u7 [' ?生成模型与辨别模型(Generative vs discriminative model)
& C% n: T# I" L r6 ?2 P* b* v) Y/ c, d& }
这两个模型一般是讲的分类问题
9 z, }( u5 C! W9 x2 J
1 d) v9 ]' x8 }9 v: o3 Q) x+ K生成模型
3 b8 q' t1 G6 a. _; L2 v3 @
+ v3 M' W1 n1 T3 F5 i9 S9 ~1、使用贝叶斯理论推断后验分布p(Ck|x)p(Ck|x),需要考虑先验分布p(Ck)p(Ck)和p(X|Ck)p(X|Ck) # ~/ ?/ ]+ u$ @8 k9 i
也可以对联合分布p(X,Ck)p(X,Ck)建模 6 B6 R; q7 j8 f( @
2、使用决策论对x分配类
5 a1 v1 H6 s+ C7 U, e例子: ) Y& A/ T; u6 U) w# [( V) {, N
) [* t1 `& }4 |辨别模型(discriminative model) + [9 J, V9 Y/ N' ^. @8 c1 F
+ I- W" s! y1 x3 ~7 o! z6 A
辨别模型是确定一个函数,这个函数能直接将输入向量X,映射到K类别中的一类,表示为CkCk f: K Y& B O, V9 U5 i
1、直接计算p(Ck|X)p(Ck|X)
: u3 B$ B+ n# J r& A2、使用决策理论(decision theory)为每一个新的X分配一个类型标签 , @6 l, G$ L( i# Y( H: r$ v
————————————————
% h) s& w9 Y* e1 V, a8 o# j版权声明:本文为CSDN博主「人工智障仁波切」的原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接及本声明。 # _& ?$ A7 r1 A* h1 l. y8 j. `# j+ D
原文链接:https://blog.csdn.net/dmsgames/article/details/81939903
+ c/ e: A7 `+ |# P7 `% r
2 q1 J7 K5 U$ ~, l* Z; @6 U' ?( Z- V! p$ [0 P; y: b
|