一般地,假设高斯混合模型由 K个高斯分布组成,每个高斯分布称为一个component,这些 component 线性组合在一起就构成了高斯混合模型的概率密度函数: 上式就是GMM的概率密度函数,可以看到它是K个高斯模型的线性叠加,其中每个高斯分布对GMM整体的概率密度所做的贡献为系数\pi_{i}. 4.文档主题生成模型 (三)提高学习算法...
判别式模型和生成式模型最本质的区别在于,判别式模型学习的是分类的边界,而生成式模型学习的是特征的分布情况,因此在判别式模型在给定输入的情况下得到的是具体的类别,或者该类别对应的条件概率P(y|x),而生成式模型拟合的则是联合概率分布P(x,y),如果联合概率分布不好求,也可以转换成各个类别自己的分布和先验概率...
1. 判别式模型和生成式模型的对比图 上图左边为判别式模型而右边为生成式模型，可以很清晰地看到差别，判别式模型是在寻找一个决策边界，通过该边界来将样本划分到对应类别。而生成式模型则不同，它学习了每个类别的边界，它包含了更多信息，可以用来生成样本。2. 判别式模型和生成式模型的特点 判别式模型特点：判...
能够应付存在隐变量的情况(如高斯混合模型就是含有隐变量的生成式模型)。 6、缺点: 虽然说联合概率可以得到更多的信息,但是需要付出更多的样本和计算资源,尤其是更准确地估计类别条件分布需要增加更多的样本数量,而且类别条件概率的许多信息是我们做分类用不到的,这样来说就有点浪费了(多数实践情况下,判别式模型的效果...
生成式模型:通过学习数据分布来生成样本,通常用于模拟生成新的数据。例如,生成对抗网络(GAN)就是一种常见的生成式模型。 判别式模型:通过学习输入变量和目标变量之间的概率分布来进行预测或分类。例如,支持向量机(SVM)、朴素贝叶斯和决策树等都是判别式模型。
在机器学习中,对于有监督学习可以将其分为两类模型:判别式模型和生成式模型。简单地说,判别式模型是针对条件分布建模,而生成式模型则针对联合分布进行建模。 1. 基本概念 假设我们有训练数据(X,Y),X是属性集合,Y是类别标记。这时来了一个新的样本,我们想要预测它的类
人工智能(Artificial Intelligence,AI)领域中,判别式模型和生成式模型是两种不同的机器学习方法,它们在问题建模和应用中有着不同的角色和特点。下面我将详细介绍这两种模型的概念、特点和应用。 一.判别式模型(Discriminative Models): 判别式模型的主要目标是建立输入数据和相关输出之间的关系,也就是学习条件概率分布P...
在机器学习中,对于有监督学习可以将其分为两类模型:判别式模型和生成式模型。简单地说,判别式模型是针对条件分布建模,而生成式模型则针对联合分布进行建模。 1. 基本概念 补充: 本材料参考Andrew Ng大神的机器学习课程 http://cs229.stanford.edu 在上一篇有监督学习回归模型中,我们利用训练集直接对条件概率p(y|...
产生式模型(Generative Model)与判别式模型(Discrimitive Model)它们的区别在于: 假设有样本输入值(或者观察值)x,类别标签(或者输出值)y 判别式模型评估对象是最大化条件概率p(y|x)并直接对其建模, 生成式模型评估对象是最大化联合概率p(x,y)并对其建模。
简介: 已知输入变量x,判别模型(discriminative model)通过求解条件概率分布P(y|x)或者直接计算y的值来预测y。生成模型(generative model)通过对观测值和标注数据计算联合概率分布P(x,y)来达到判定估算y的目的。已知输入变量x,判别模型(discriminative model)通过求解条件概率分布P(y|x)或者直接计算y的值来预测y。