斯坦福第五章:判別學習方法和生成學習方法的區別
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而生成 學習演算法則是對兩個類別分別進行建模,用新的樣例去匹配兩個模型,匹配度較 高的作為新樣例的類別,比如良性腫瘤與惡性腫瘤的分類,首先對兩個類別分別 建模,比如分別計算兩類腫瘤是否擴散的概率,計算腫瘤大小大於某個值的概率 等等;再比如狗與大象的分類,分別對狗與大象建模,比如計算體重大於某個值 的概率,鼻子長度大於某個值的概率等等。
形式化的說,判別學習方法是直接對 p(y|x)進行建模或者直接學習輸入空間 到輸出空間的對映關係,其中,x 是某類樣例的特徵,y 是某類樣例的分類標記。 而生成學習方法是對 p(x|y)(條件概率)和 p(y)(先驗概率)進行建模,然後按 照貝葉斯法則求出後驗概率 p(y|x)
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