生成模型与辨别模型(Generative vs discriminative model)4 I1 Q# i1 |" z; Y9 p. J T
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6 P' P9 n$ b" ~& ~2 F9 e4 D+ A3 A5 a
5 _1 W# p) N0 m) r& m" `生成模型与辨别模型(Generative vs discriminative model)
. x4 _9 g: G; H/ `4 @* a6 z/ g) ?7 E t5 `. f0 d
这两个模型一般是讲的分类问题
8 l5 @3 Q2 [/ l- _& N. @3 H1 U" n& b( T R b) V) a
生成模型 7 ?- ]" _+ U& ]& u' T; Y, r6 M
* g# C" Q9 ?& O0 c7 _
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) : P4 }: }7 f* a, Z
也可以对联合分布p(X,Ck)p(X,Ck)建模 " O' ]" R9 }5 Q+ t H1 h
2、使用决策论对x分配类
# a* c( a/ h0 @* }+ Y5 \% d例子: 4 N) D; P* ~9 ?8 y V9 e
: M) v$ X! z4 o6 o
辨别模型(discriminative model) " M# R1 N) _: D8 b
! P2 M* {! c6 a5 t9 h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
5 p. F8 n1 e; u6 Q1、直接计算p(Ck|X)p(Ck|X)
0 z' f0 a$ M% M2、使用决策理论(decision theory)为每一个新的X分配一个类型标签
8 D4 u O# U% o* o# o8 ~———————————————— 1 M" Y$ L2 r. i8 A& l& y; {5 I
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