生成模型和判別模型(《統計學習方法》截圖)

阿新 • • 發佈：2019-04-02

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有一篇博客寫的很好，給上鏈接：

https://www.cnblogs.com/xiaoshayu520ly/p/9079435.html

生成模型和判別模型(《統計學習方法》截圖)

技術分享 img http htm mage info alt 統計學 www. 有一篇博客寫的很好，給上鏈接： https://www.cnblogs.com/xiaoshayu520ly/p/9079435.html生成模

監督學習方法可分為兩大類，即生成方法與判別方法，它們所學到的模型稱為生成模型與判別模型。判別模型：判別模型是學得一個分類面（即學得一個模型），該分類面可用來區分不同的資料分別屬於哪一類；生成模型：生成模型是學得各個類別各自的特徵（即可看成學得多個模型），可用這些

定義：生成方法由資料學習聯合概率分佈P(x, y)，然後求出條件概率分佈P(y|x)作為預測的模型。包括樸素貝葉斯，貝葉斯網路，高斯混合模型，隱馬爾科夫模型等。判別方法由資料直接學習決策函式

【摘要】判別式模型，就是隻有一個模型，你把測試用例往裡面一丟，label就出來了，如SVM。生成式模型，有多個模型(一般有多少類就有多少個)，你得把測試用例分別丟到各個模型裡面，最後比較其結果，選擇

生成模型與判別模型一直在看論文的過程中遇到這個問題，折騰了不少時間，然後是下面的一點理解，不知道正確否。若有錯誤，還望各位前輩不吝指正，以免小弟一錯再錯。在此謝過。一、決策函式Y=f(X)或者條件概率分佈P(Y|X) 監督學習的任務就是從

ref: http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/8195017 講的非常清晰了。該內容部分來自於維基百科。兩者都是概率統計模型，從維基上的解釋來看生成模型（Generative Model）：定義了在觀測{X}和結果{Y}

經典提問：Navie Bayes和Logistic迴歸區別是什麼？ Navie Bayes是生成式模型，Logistic迴歸是判別式模型，二者的區別就是生成式模型與判別式模型的區別。首先，Navie Bayes通過已知樣本求得先驗概率P(Y), 及條件概率P(X|Y),

特征數據學習方法最大 mem 針對表示不能問題 1、定義：生成模型（或稱產生式模型）和判別模型（或稱判別式模型）的本質區別在於模型中觀測序列x和狀態序列y的決定關系。前者假設y決定x，後者假設x決定y。 2、生成模型特點 2.1、生成模型以“狀態序列y按照一定

1.監督學習分為生成模型和判別模型有監督機器學習方法可以分為生成方法和判別方法（常見的生成方法有混合高斯模型、樸素貝葉斯法和隱形馬爾科夫模型等，常見的判別方法有SVM、LR等），生成方法學習出的是生成模型，判別方法學習出的是判別模型。 2.生成模型

比如說你的任務是識別一個語音屬於哪種語言。例如對面一個人走過來，和你說了一句話，你需要識別出她說的到底是漢語、英語還是法語等。那麼你可以有兩種方法達到這個目的：用生成模型的方法是學習每一種語言，你花了大量精力把漢語、英語和法語等都學會了，我指的學會是你知道什麼樣的語音對應什麼

【摘要】 - 生成模型：無窮樣本==》概率密度模型 = 產生模型==》預測 - 判別模型：有限樣本==》判別函式 = 預測模型==》預測【簡介】簡單的說，假設o是觀察值，q是模型。如果對P(o|q)建模，就是Generative模型。其基本思想是首先建立樣本的概

1. Ref: http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/8195017 講的非常清晰了。http://www.cnblogs.com/lifegoesonitself/p/3437747.html ---進一步補充豐富理

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本文是李航老師《統計學習方法》第六章的筆記，歡迎大佬巨佬們交流。主要參考部落格： http://www.cnblogs.com/YongSun/p/4767100.html https://blog.csdn.net/tina_ttl/article/details/53519391

目錄 logistic迴歸和最大熵模型 1. logistic迴歸模型 1.1 logistic分佈 1.2 二項logistic迴歸模型 1.3 模型引數估計

算法 ima 題解問題回歸統計學習同步轉換步長統計學習方法由三個要素組成：方法=模型+策略+算法模型是針對具體的問題做的假設空間，是學習算法要求解的參數空間。例如模型可以是線性函數等。策略是學習算法學習的目標，不同的問題可以有不同的學習目標，例如經驗風險最

在看生成模型和判別模型之前，我們必須先了解聯合概率與聯合分佈、條件概率與條件分佈、邊緣概率與邊緣分佈、貝葉斯定理的概念。聯合概率與聯合概率分佈：假設有隨機變數X與Y, 此時，P(X=a,Y=b)用於表示X=a且Y=b的概率。這類包含多個條件且所有條件同時成立的概率稱為聯合概率。聯合概

本文是李航老師《統計學習方法》第十章的筆記，歡迎大佬巨佬們交流。主要參考部落格: https://www.cnblogs.com/YongSun/p/4767667.html https://www.cnblogs.com/naonaoling/p/5701634.html htt

內容簡介感知機模型 - 手寫 Coding 使用手寫模型進行鳶尾花分類使用 sklearn 中的感知機進行鳶尾花分類感知機模型 - 手寫 Coding class Model: """感知機模型""" def __init__(s

這裡用到的資料集是三角波，使用長度20的序列訓練100次，生成長度為100的序列。HMM的初始化非常重要，這裡採用隨機初始化。 #!/usr/bin/env python3 # -*- coding: utf-8 -*- import csv import random