热门标签
热门文章
- 1k8s存储 emptyDir hostPath PvPvc_pvc使用hostpath
- 2python os模块_python os模块拓展
- 3【智能家居入门2】（MQTT协议、微信小程序、STM32、ONENET云平台）_mqttkit.c用来干嘛的
- 4组卷积和深度可分离卷积
- 5neo4j入门实例（电影和演员的例子）_neo4j电影演员的例子
- 6极限学习机(Extreme Learning Machine,ELM)详解
- 7Python实现贝叶斯算法疫情微博评论情感分析_评论情感分析python
- 8一位工作了10年的C++程序员总结出这些忠告_c++十年经验
- 9Unrecognized Hadoop major version number: 3.0.0-cdh6.3.2
- 10neo4j电影库-关系查询_neo4j数据库查询关系
当前位置: article > 正文
生成式模型与判别式模型_生成式模型和判别式模型
作者：菜鸟追梦旅行 | 2024-04-07 17:31:46
赞
踩
生成式模型和判别式模型
生成式模型和判别式模型是机器学习中两种常见的模型类型。
- 生成式模型，又称概率模型，是指通过学习数据的分布来建立模型P(y|x)，然后利用该模型来生成新的数据。生成式模型的典型代表是朴素贝叶斯模型，该模型通过学习数据的分布来建立概率模型，然后利用该模型来生成新的数据。
- 判别式模型，又称非概率模型，是指通过学习输入和输出之间的映射关系来建立模型y=f(x)，然后利用该模型来预测新的输出。判别式模型的典型代表是支持向量机模型，该模型通过学习输入和输出之间的映射关系来建立分类模型，然后利用该模型来预测新的分类结果。
总的来说，生成式模型和判别式模型都有各自的优缺点，选择哪种模型取决于具体的应用场景和数据特征。
- 常见生成式模型：决策树、朴素贝叶斯、隐马尔可夫模型、条件随机场、概率潜在语义分析、潜在狄利克雷分配、高斯混合模型；
- 常见判别式模型：感知机、支持向量机、K临近、Adaboost、K均值、潜在语义分析、神经网络；
- 逻辑回归既可以看做是生成式也可以看做是判别式。
本文内容由网友自发贡献，转载请注明出处：https://www.wpsshop.cn/w/菜鸟追梦旅行/article/detail/379780
推荐阅读
相关标签
