生成模型与辨别模型(Generative vs discriminative model)' J$ p1 F) i+ L4 ^! H* I
2020年数学中国认证杯网挑群:1084312088
0 \* S. L" r, a
: a5 z3 ]. f% G3 y5 ~) l3 {* _
8 q3 e0 |1 p0 O, ?生成模型与辨别模型(Generative vs discriminative model) 3 u6 Y0 P! O" z8 Z
8 v' z* z) |4 H
这两个模型一般是讲的分类问题
' p5 S0 m) n" h- N' E( ~% h3 t5 A2 m1 N C
生成模型
" M6 w' C* ~( u0 Y2 e" D5 L- A7 ?5 W) k1 m( \; m
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) " V r) _: b0 t
也可以对联合分布p(X,Ck)p(X,Ck)建模
/ [! Q- g6 A% a: g5 b' u2、使用决策论对x分配类
) H Q8 O/ P; u例子:
! O: y2 A. D& i& k, n/ A: S6 s6 W. o) B+ x) `, I# x& T# _
辨别模型(discriminative model) 1 F- B% o4 G. {8 f, d
) G+ @) ~& F$ f" c0 C4 r
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
8 @ n' g+ @' D9 ]7 i+ d* A: V* v1、直接计算p(Ck|X)p(Ck|X)
* [7 P" X! @; j7 b0 z# C2 X2、使用决策理论(decision theory)为每一个新的X分配一个类型标签 1 e3 V9 U7 } H$ Y
———————————————— & X0 Y% `2 X& k& i1 `0 X& ?- m7 [# [
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。
) g0 o8 b7 e' J, Y( ]; U7 {7 u. e# p原文链接:https://blog.csdn.net/dmsgames/article/details/81939903 & C; [8 x7 [" P8 |
; @3 h4 x3 i+ r( O+ \# A" \1 C1 m6 d- X3 S. ~9 N
|