生成模型和判别模型的区别_判别模型和生成模型

4.生成模型和判别模型的优缺点 生成模型: 优点: 1)生成给出的是联合分布,不仅能够由联合分布计算条件

生成模型与判别模型 zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09 一直在三、生成模型和判别模型的优缺点

判别模型 直接估计后验概率 P(C_k|x),不同估计,参数少。节省计算资源,另外,需要的样本数量也少于生成

有监督机器学习方法可以分为生成方法和判别方法,生成方法学习出的是生成但是,生成模型的概率分布可以还有

求后验概率有两种思路,一种是对P(c|x)直接建模的判别式模型另一种是对概率分布P(x,c)来建模,叫生成模型

另外还有一篇经典的论文可以参考,讲的是朴素贝叶斯法和逻辑回归的关系,也就是生成模型和判别模型的区别

即生成方法与判别方法,它们所学到的模型称为生成模型与判别模型。由上述例子可知,生成模型的信息比

(5)判别模型的性能比生成模型要简单,比较容易学习。所学到的模型分别为生成模型(generative model)

判别模型、生成模型与朴素贝叶斯方法

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机器学习判定模型和生成模型'有什么区别?

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判别式模型与生成式模型

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判别式模型 vs. 生成式模型

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判别式模型与生成式模型

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1: 判别模型 VS 生成模型

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