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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

    群组2019年 数学中国站长建

    群组2019年数据分析师课程

    群组2018年大象老师国赛优

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    1#
    发表于 2020-5-11 16:31 |只看该作者 |倒序浏览
    |招呼Ta 关注Ta
    生成模型与辨别模型(Generative vs discriminative model)$ S! A( R) v8 j
    2020年数学中国认证杯网挑群:10843120880 S; L+ U9 b, g; `0 s5 l  p
    % G! H0 l% G4 D, r$ c' f

    ; ]3 M& \& `8 o7 o: R9 J
    生成模型与辨别模型(Generative vs discriminative model)
    ; `2 Y; `4 r/ O# _) B5 `2 I- @

      g  ^- ]' K, ]. A+ n1 H
    这两个模型一般是讲的分类问题
    4 |* ]; @! A7 N6 f. R! h# r' K) }1 V

    7 Q. f- k* P, d: b- M
    生成模型
    ! s& P9 X. j; J2 N3 z1 _

    . |, S& g4 @& @$ t/ Q) C6 E
    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)

    # c. ~5 x9 B+ a; ?* P
    也可以对联合分布p(X,Ck)p(X,Ck)建模

    # S9 [6 A. Y! w: g* l$ [$ e& I
    2、使用决策论对x分配类
    : @, \" h/ M% h, F8 M# I! Z
    例子:

    5 f: g" Y5 s& E
    . J. b9 S3 p& t& f
    辨别模型(discriminative model)
    8 f! b9 {' E$ u5 y0 \
    8 f- L/ h% T% s5 X7 y8 o  I
    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

    3 \: R! T9 f, H$ V
    1、直接计算p(Ck|X)p(Ck|X)

    $ C$ o7 H+ _$ O
    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 ]2 S6 k8 _: l  g) v4 ^4 [
    ————————————————
    / N0 L2 M' r7 I0 g: V( ~
    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。

    $ b2 [# Q6 P* U+ R
    原文链接:https://blog.csdn.net/dmsgames/article/details/81939903
    ' T9 W  J, g, v3 O; D

    0 c' n$ @9 W2 P$ v: f* d  ~$ v3 k/ A4 ]- O$ K) b
    zan
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