生成模型与辨别模型(Generative vs discriminative model), `' p5 y5 b1 g9 c
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N/ @" k. _$ `4 Q生成模型与辨别模型(Generative vs discriminative model) ' |. U8 g0 h- _1 i* k" i0 c; t
1 `& x; Q% S/ H* C0 K" Y这两个模型一般是讲的分类问题 $ ?4 q4 _9 j; @
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生成模型 ) Z% i0 C# {7 O3 U# l
) |! \; X2 G: Y1 r/ g( d' K; Z1、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) * @* X. |4 ^( U: d/ x3 K( M9 z4 {
也可以对联合分布p(X,Ck)p(X,Ck)建模
" k4 a1 m l: q+ U9 @1 u2、使用决策论对x分配类
- ^" A! N9 @) U例子: ; O1 I- E+ t' Q# n' V
% {6 }8 w. g+ v5 C% u辨别模型(discriminative model)
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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 , a( T, ^0 c8 m' ^2 t! n% P
1、直接计算p(Ck|X)p(Ck|X)
! m% {" M4 z8 K9 r9 e2、使用决策理论(decision theory)为每一个新的X分配一个类型标签 2 l$ q: v8 D+ v" C R* s' d) J
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! G& J4 q. p) a9 H [$ D2 i; H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。 & g3 k2 @3 a. ~, C5 ^: I/ F
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