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[其他经验] 生成模型与辨别模型(Generative vs discriminative model)

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杨利霞        

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  • TA的每日心情
    开心
    2021-8-11 17:59
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    [LV.4]偶尔看看III

    网络挑战赛参赛者

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    自我介绍
    本人女,毕业于内蒙古科技大学,担任文职专业,毕业专业英语。

    群组2018美赛大象算法课程

    群组2018美赛护航培训课程

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    发表于 2020-5-11 16:31 |显示全部楼层
    |招呼Ta 关注Ta
    生成模型与辨别模型(Generative vs discriminative model)
    : z+ d& E0 C, s2020年数学中国认证杯网挑群:10843120883 o" p: O9 a8 S7 e
    9 {* k6 s* r: F2 o

    . i0 A; X  Y- ~4 n
    生成模型与辨别模型(Generative vs discriminative model)
    : w: L) g4 C5 K+ ~& A0 h

    ; |  Y5 H; c1 r8 |) f9 b
    这两个模型一般是讲的分类问题

    & {/ I5 S( ~9 {7 V! G
    3 b- b6 v& M7 u  m9 {7 Q
    生成模型
    + q! G0 e1 [7 j4 O( o! S' E
    9 J! I) @6 g6 P6 C7 k4 l
    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)
    ' }) Q6 W. R' R5 o
    也可以对联合分布p(X,Ck)p(X,Ck)建模
    0 \! l, a$ k6 J. @
    2、使用决策论对x分配类
    $ R( P" @4 I5 Q; _
    例子:

    0 S" F# c: _2 v  P' ~# W6 G1 s5 r2 @5 g: G
    辨别模型(discriminative model)
    ! _' B) v. I6 E  |- r
    : O, ?3 |) I6 a2 l- `
    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

    4 @. S. Z* x4 X$ Q, i! p/ w4 @
    1、直接计算p(Ck|X)p(Ck|X)
    6 K4 p/ H( i- H' d8 t: X1 \3 |# L+ u' y
    2、使用决策理论(decision theory)为每一个新的X分配一个类型标签

      }- |8 h. {7 C* V2 E# Q, m5 Y
    ————————————————
    : g/ R9 `, n0 ]* `
    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。

    2 ]* c4 w7 R2 o* D- _
    原文链接:https://blog.csdn.net/dmsgames/article/details/81939903
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