生成式模型（generative） vs 判別式模型（discriminative）
Andrew Ng, On Discriminative vs. Generative classifiers: A comparison of logistic regression and naive Bayes
無論是生成式模型還是判別式模型，都可作為分類器使用，分類器的數學表達即為：給定輸入
X 以及分類變數Y ，求P(Y|X) 。判別式模型直接估算
P(Y|X) ，或者也可像 SVM 那樣，估算出輸入和輸出之間的對映，與概率無關；- 判別式模型的典型代表是：logistic 迴歸；
產生式模型的思想是先估計聯合概率密度
P(X,Y) ，再通過貝葉斯公式求出P(Y|X) ；- 生成式模型的典型代表則是：樸素貝葉斯模型；
一般認為判別式模型更受歡迎，“人們更應該直接去解決問題，永遠不要把求解更復雜的問題作為中間階段”（Vapnik），Andrew Ng 的論文[1]對此作了較為全面的分析，產生式模型（樸素貝葉斯）在少量樣本的情況下，可以取得更好的精確率，判別式模型（logistics 迴歸）在樣本增加的情況下，逐漸逼近前者的概率；
相關推薦
生成式模型（generative） vs 判別式模型（discriminative）
Andrew Ng, On Discriminative vs. Generative classifiers: A comparison of logistic regression and n
20181130（裝飾器補充，疊加多個裝飾器，有參裝飾器，三元表達式，生成式，匿名函數，內置函數）
names hello 對應關系 tools src recv log 原始的 裝飾 一、裝飾器的補充 1、函數屬性的傳遞 Python裝飾器（decorator）在實現的時候，被裝飾後的函數其實已經是另外一個函數了（函數名等函數屬性會發生改變），為了不影響，Pytho
NLP --- 產生式模型VS判別式模型
上一節我們介紹了概率圖模型，這將在隱馬爾可夫和條件隨機場使用到，還會使用到的另外一個概念就是產生式模型和判別式模型，那麼什麼是產生式模型，什麼是判別式模型呢？下面我們詳細介紹這兩種模型的區別。 他們的來源還是機器學習，在機器學習中，我們知道是分類問題，器分類就是等價於輸入,求輸出的概率即,由
GANs學習系列(5): 生成式對抗網路Generative Adversarial Networks
【前言】 本文首先介紹生成式模型，然後著重梳理生成式模型（Generative Models）中生成對抗網路（Generative Adversarial Network）的研究與發展。作者按照GAN主幹論文、GAN應用性論文、GAN相關論文分類整理了45篇近兩年的論文，著重梳理了主幹論文之間的聯絡
生成式對抗網路Generative Adversarial Networks(GANs)論文筆記
1. 前言 GAN(Generative Adversarial Networks)，是生成對抗網路於2014年由Ian Good fellow在他的論文提出。 在GAN被提出之後，立刻在機器學習領域得到了巨大反響，並且被科學工作者們應用在許多領域
機器學習中的概率模型和概率密度估計方法及VAE生成式模型詳解之二（作者簡介）
AR aca rtu href beijing cert school start ica Brief Introduction of the AuthorChief Architect at 2Wave Technology Inc. (a startup company
機器學習中的概率模型和概率密度估計方法及VAE生成式模型詳解之一（簡介）
價值 新書 The aar 生成 syn TE keras 第一章 A Gentle Introduction to Probabilistic Modeling and Density Estimation in Machine LearningAndA Detailed
機器學習中的概率模型和概率密度估計方法及VAE生成式模型詳解之五（第3章 之 EM算法）
ado vpd dea bee OS deb -o blog Oz 機器學習中的概率模型和概率密度估計方法及VAE生成式模型詳解之五（第3章 之 EM算法）
機器學習中的概率模型和概率密度估計方法及VAE生成式模型詳解之六（第3章 之 VI/VB算法）
dac term http 51cto -s mage 18C watermark BE ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?
機器學習中的概率模型和概率密度估計方法及VAE生成式模型詳解之七（第4章 之 梯度估算）
.com 概率 roc 生成 詳解 time 學習 style BE ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?機器學習中的概率模型和概率密度估計方法及V
機器學習中的概率模型和概率密度估計方法及VAE生成式模型詳解之八（第4章 之 AEVB和VAE）
RM mes 9.png size mar evb DC 機器 DG ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?
機器學習中的概率模型和概率密度估計方法及VAE生成式模型詳解之九（第5章 總結）
ces mark TP 生成 機器 分享 png ffffff images ? ?機器學習中的概率模型和概率密度估計方法及VAE生成式模型詳解之九（第5章 總結）
聯合概率與聯合分佈、條件概率與條件分佈、邊緣概率與邊緣分佈、貝葉斯定理、生成模型（Generative Model）和判別模型（Discriminative Model）的區別
在看生成模型和判別模型之前，我們必須先了解聯合概率與聯合分佈、條件概率與條件分佈、邊緣概率與邊緣分佈、貝葉斯定理的概念。 聯合概率與聯合概率分佈： 假設有隨機變數X與Y, 此時，P(X=a,Y=b)用於表示X=a且Y=b的概率。這類包含多個條件且所有條件同時成立的概率稱為聯合概率。聯合概
機器學習與深度學習系列連載： 第一部分 機器學習（五） 生成概率模型（Generative Model）
生成概率模型（Generative Model） 1.概率分佈 我們還是從分類問題說起： 當我們把問題問題看做是一個迴歸問題， 分類是class 1 的時候結果是1 分類為class 2的時候結果是-1； 測試的時候，結果接近1的是class1
生成式對抗網路GAN研究進展（五）——Deep Convolutional Generative Adversarial Nerworks，DCGAN
【前言】 本文首先介紹生成式模型，然後著重梳理生成式模型（Generative Models）中生成對抗網路（Generative Adversarial Network）的研究與發展。作者按照GAN主幹論文、GAN應用性論文、GAN相關論文
【Learning Notes】生成式對抗網路（Generative Adversarial Networks，GAN）
在學習 Variational Auto-Encoder時，同時注意到了 GAN 研究的火熱。但當時覺得 GAN 非常不成熟（訓練不穩定，依賴各種說不清的 tricks；沒有有效的監控指標，需要大量的人工判斷，因此難以擴展到圖像之外的高維數據）。在讀了 Good
判別式模型 vs. 生成式模型
1. 簡介 生成式模型(generative model)會對\(x\)和\(y\)的聯合分佈\(p(x,y)\)進行建模,然後通過貝葉斯公式來求得\(p(y|x)\), 最後選取使得\(p(y|x)\)最大的\(y_i\). 具體地, \(y_{*}=arg \max_{y_i}p(y_i|x)=ar
機器學習中的概率模型和概率密度估計方法 及 VAE生成式模型詳解（之二）
簡介 非監督機器學習（Unsupervised Machine Learning）中的資料分佈密度估計（Density Estimation）、樣本取樣（Sampling）與生成（Generation，或Synthesis，即合成）等幾類任務具有重要的應用價值，這從近
Python學習筆記（四） 列表生成式_生成器
rec triangle 小寫 ont 無限 end clas 普通 執行過程 筆記摘抄來自：https://www.liaoxuefeng.com/wiki/0014316089557264a6b348958f449949df42a6d3a2e542c000/001431
PYTHON自動化Day6-函式多個返回值和匿名函式、列表生成式，三元運算子，os模組，sys模組，時間模組，字典排序，資料庫操作，加密（md5）
一.函式多個返回值和匿名函式 #函式返回多個值，用一個變數接收 def say(): num1=1 num2=2 num3=3 return num1,num2,num3 res=say() print(res) #打印出來是元組。 函式如果返回多個值的話，會把返回的