生成模型与判别模型区别，以及各自的优缺点
作者：szx_spark监督学习可以分为生成方法与判别方法，所学到的模型可以分为生成模型与判别模型。生成模型生成模型由数据学习联合概率分布\(P(X,Y)\)，然后求出条件概率分布\(P(Y|X)\)作为预测的模型，即生成模型：\[P(Y|X)=\frac{P(X,Y)}{P(X)}
\]这样的方法之所以称为生成
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2024-01-18 16:02:47
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图解举例理解判别式模型举例：要确定一个羊是山羊还是绵羊，用判别模型的方法是从历史数据中学习到模型，然后通过提取这只羊的特征来预测出这只羊是山羊的概率，是绵羊的概率。生成式模型举例：利用生成模型是根据山羊的特征首先学习出一个山羊的模型，然后根据绵羊的特征学习出一个绵羊的模型，然后从这只羊中提取特征，放到山羊模型中看概率是多少，在放到绵羊模型中看概率是多少，哪个大就是哪个。细细品味上面的例子，判别式模
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2024-10-16 22:13:50
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生成式模型和辨别式模型都是机器学习中重要的模型类型，它们各自具有优点和适用场景。在实际应用中，需要根据具体任务的需求
原创
2024-05-13 11:38:36
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目录Intro改进思路1 Seq2Seq + Context 模型2 Seq2Seq + Attention模型3 Seq2Seq + 动态记忆网络DMN(dynamic memory network)模型4 改进目标函数：最大化互信息 maximum mutual information5 Seq2Seq + Speaker Embedding(用户画像)模型Ref
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2024-03-21 23:13:40
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（1） 摘自：别人Blog的一段文字。 四、Make or AutoMake 用过Java的Ant后，想起Make就觉得很烦，很厌倦。总归还是会的，见《GNU Make 3.8
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中文手册》 &n
深度生成模型13.1 概率生成模型13.2 变分自编码器13.3 生成对抗网络 概率生成模型（ Probabilistic Generative Model ），简称生成模型，是概率统计和机器学习领域的一类重要模型，指一系列用于随机生成可观测数据的模型．生成模型通常包含两个基本功能：概率密度估计和生成样本（即采样）. 深度生成模型就是利用深度神经网络可以近似任意函数的能力来建模一个复杂分布
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2024-04-16 08:59:31
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生成式模型和判别式模型的概念是机器学习领域非常重要的基础知识，但能准确区分开二者并不是一件非常容易的事情，笔者经常是看一遍忘一遍，为了巩固下知识点，我将从以下几个方面对两种模型进行介绍和对比。概念首先我们需要明确，两种不同的模型都用于监督学习任务中。监督学习的任务就是从数据中学习一个模型，并用基于这个模型对给定的输入预测相应的输出。这种模型的一般形式为决策函数 或者条件概率分布 。我们先用一张图
原创
2021-02-05 19:17:42
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产生式模型(Generative Model)与判别式模型(Discrimitive Model)是分类器常遇到的概念，它们的区别在于： 对于输入x，类别标签y： 产生式模型估计它们的联合概率分布P(x,y) 判别式模型估计条件概率分布P(y|x) 产生式模型可以根据贝叶斯公式得到判别式模型，但反过
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2020-12-13 14:01:00
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1 定义1.1 生成式模型 生成式模型（Generative Model）会对x和y的联合分布p(x,y)建模，然后通过贝叶斯公式来求得 p(yi|x)，然后选取使得p(yi|x) 最大的 yi，即： 简单说生成式模型就是生成数据分布的模型。将求联合分布的问题转为了求类别先验概率和类别条件概率的问题。1.2 判别式模型 对条件概率 p(y|x;)
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2018-07-05 17:38:00
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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|x;θ)建模，例如logistic回归就利用hθ(x) = g(θTx)对p(y|x;θ)建模（其中g(z)是sigmoid函数）。假设现在有一个分类问题，要根据一些动物的特征来区分大象(y = 1)和狗(y = 0)。给定这样的一种数据集，
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2017-04-20 00:23:00
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搞懂生成式模型和判别式模型
原创
2021-07-11 17:52:43
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生成式模型和判别式模型的概念是机器学习领域非常重要的基础知识，但能准确区分开二者并不是一件非常容易的事情，笔者经常是看一遍忘一遍，为了巩固下知识点，我将从以下几个方面对两种模型进行介绍和对比。概念首先我们需要明确，两种不同的模型都用于监督学习任务中。监督学习的任务就是从数据中学习一个模型，并用基于这个模型对给定的输入预测相应的输出。这种模型的一般形式为决策函数 或者条件概率分
原创
2022-10-18 15:06:41
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本文通过分类问题讲解判别式和生成式模型，会用到Logistics Regression 和 几率模型首先介绍一下，判别式模型是完全根据数据得出结果，而生成式模型会有人为设定的条件建立模型，再通过利用假设建立的模型得出结果。Generative (生成式模型)例： 利用iris数据进行分类 本文仅仅才用了target0和target1，且仅仅利用了前两种属性（便于可视化）数据可视化 利用生成式建立模
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2024-08-15 15:08:46
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特点：产生式模型:从统计的角度表示数据的分布情况，能够反映同类数据本身的相似度，不关心判别边界。判别式模型：寻找不同类别之间的最优分类面，反映的是异类数据之间的差异。区别：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...
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2018-10-22 09:34:40
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文章图文并茂，我就不转载了！！！LSI-Latent Semantic Indexing.浅语义分析针对缺点1，LSI（1...
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2014-08-10 14:23:00
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001 (2024-02-1) Distilling Conditional Diffusion Models for Offline Reinforcement Learning through Trajectory Stitching
原创
2024-07-31 09:37:13
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本次内容分为以下几部分背景思路暴力算法中心扩散结语背景就以一道题目入场吧——最长回文子串，题目可参考：最长回文子串_牛客题霸_牛客网再把描述和示例截图放上：思路暴力算法本人脑子愚笨，一上来只想到了暴力解决：找到所有字串，判断是否为回文子串；如果是则更新结果。用到两层循环，时间复杂度为O()，空间复杂度为O(1)，确实满足基础要求了，但是离进阶要求还差远呢。附上一个表格形式的流程图...当前元素ab
note 文章目录note一、数据处理1.1 tf.data1.2 tf.keras：1.3 tf.distribute：二、tf2结构化数据建模流程一，准备数据二，定义模型三，训练模型四，评估模型五，使用模型六，保存模型Reference 一、数据处理使用TensorFlow实现神经网络模型的一般流程包括：1，准备数据2，定义模型3，训练模型4，评估模型5，使用模型6，保存模型。1.1 tf.d
点击打开链接1）生成器模式：将复杂对象的表示和创建进行分离。抽象工厂和工厂模式，都是进行完成一个或是一系列的对象创建，如果是针对一个对象的创建较为复杂，需要多部分组装。此时需要用建造者模式。2）一个对象有多个部分进行构建，构建算法按需求变化，每一个构建模块相对稳定。此时，生成器模式可以达到封装，让内部变化，而对外不影响。3）构建图：1、抽象生成器（builder）：为创建一个Product对象的各
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2024-05-29 15:06:05
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生成式模型 P(X,Y)对联合概率进行建模，从统计的角度表示数据的分布情况，
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2020-09-22 17:22:00
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