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机器学习笔记: Discriminative vs Generative Models

發(fā)布時(shí)間:2025/4/5 52 豆豆
生活随笔 收集整理的這篇文章主要介紹了 机器学习笔记: Discriminative vs Generative Models 小編覺得挺不錯(cuò)的,現(xiàn)在分享給大家,幫大家做個(gè)參考.

1?Discriminative Model

Learn a probability? distribution p(y|x)

?

?已知圖片的情況下,屬于哪個(gè)label的概率

但是問題在于,即使是不合理的輸入,Discriminative Model也會(huì)給出它的類別分布

2?Generative Model

Learn a probability? distribution p(x)

學(xué)習(xí)每個(gè)不同的image 出現(xiàn)的概率

可以一定程度上拒絕不合理的輸入(讓他們的概率很小)

3??Conditional Generative Model

Learn p(x|y)

4 三種模型的互相轉(zhuǎn)換

使用貝葉斯法則?

這里P(y)是各個(gè)類別的先驗(yàn)概率?

5 生成模型分類

?

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的机器学习笔记: Discriminative vs Generative Models的全部?jī)?nèi)容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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