判别式模型与生成式模型
2016-04-08 16:44
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判别式模型与生成式模型
判别式模型与生成式模型的区别
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:1, 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)
2, 产生式模型可以根据贝叶斯公式得到判别式模型,但反过来不行。
判别式模型常见的主要有:
Logistic Regression——逻辑回归SVM——支持向量机
Traditional Neural Networks——传统神经网络
Nearest Neighbor——近邻取样
(K-Nearest Neighbor)——KNN
CRF——条件随机场(基于隐马尔科夫模型)
Linear Discriminant Analysis——线性判别分析
Boosting
Linear Regression——线性回归
产生式模型常见的主要有:
Gaussians——高斯Naive Bayes——朴素贝叶斯
Mixtures of Multinomials——混合多项式
Mixtures of Gaussians——混合高斯
Mixtures of Experts——混合专家
HMMs——隐马尔科夫模型
Sigmoidal Belief Networks——S形信任网络
Bayesian Networks——贝叶斯网络
Markov Random Fields——马尔科夫随机场
Latent Dirichlet Allocation——网络 隐含狄利克雷分布
参考
链接地址: 链接题目
以下几种模型,哪些属于判别式模型?A,混合高斯模型
B,条件随机场模型
C,区分度模型
D,隐马尔科夫模型
答案:B,C
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