判别式

参数的贝叶斯估计

介绍第一部分参数方法——类密度模型参数估计第二部分监督学习——分类（基于似然的方法）第三部分监督学习——分类（基于判别式的方法）（参数方法——判别式参数估计）第四部分监督学习——回归第五部分监督学习——
有机会一起种地OT·2020-02-13 18:07

非监督学习——聚类

介绍第一部分参数方法——类密度模型参数估计第二部分监督学习——分类（基于似然的方法）第三部分监督学习——分类（基于判别式的方法）（参数方法——判别式参数估计）第四部分监督学习——回归第五部分监督学习——
有机会一起种地OT·2020-02-13 15:26

局部模型

介绍第一部分参数方法——类密度模型参数估计第二部分监督学习——分类（基于似然的方法）第三部分监督学习——分类（基于判别式的方法）（参数方法——判别式参数估计）第四部分监督学习——回归第五部分监督学习——
有机会一起种地OT·2020-02-13 07:16

[李宏毅-机器学习]逻辑回归Logistic Regression

判别式模式和生成式模型判别式模型知道找到类别的判别式中的参数，即直接找到P（C|x）分布而生成式模型需要先对P（x|C）进行假设建模（如高斯模型），然后找到该模型的参数，得到P（x|C）后，再间接计算P
炼丹师·2020-02-12 23:10

集成学习——组合多学习器

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有机会一起种地OT·2020-02-12 04:35

机器学习实验

介绍第一部分参数方法——类密度模型参数估计第二部分监督学习——分类（基于似然的方法）第三部分监督学习——分类（基于判别式的方法）（参数方法——判别式参数估计）第四部分监督学习——回归第五部分监督学习——
有机会一起种地OT·2020-02-11 16:38

监督学习——分类（基于判别式的方法）（参数方法——判别式参数估计）

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有机会一起种地OT·2020-02-11 16:31

支持向量机与核机器

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有机会一起种地OT·2020-02-10 05:20

多层感知器——非参数估计器

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有机会一起种地OT·2020-02-06 11:28

遐想|韦达定理

韦达定理使用前必须计算判别式。听说到九年级下学期会专门讲韦达定理，而且还听说中考不考韦达。看起来众人对韦达的有用程度看法是不太一致的。
深海鱼是墨水的影子·2020-02-06 03:38

【机器学习】（七）马尔可夫链、马尔可夫随机场、条件随机场

生成式（generative）模型考虑联合分布P(Y,R,O)判别式（di
超级超级小天才·2020-01-13 21:06

高等代数题选3：多项式(3)

则有重根即有重根此时即解得综上所述,时,有重根,时,有重根法二：(1)令,得(2),则有实数解代入①可得解得,代入②可得综上所述,或时,有重根3.求多项式有重根的条件解：记有重根若,则若,则即有重根的条件为法二：判别式时
溺于恐·2020-01-06 05:32

用线性判别分析 LDA 降维

例如，在KNN中用的是距离判别，朴素贝叶斯分类用的是Bayes判别，线性判别分析用的是Fisher判别式。根据判
不会停的蜗牛·2020-01-04 21:21

高中数学--函数与方程

函数的零点一般地，如果函数y=f(x)在实数a处的值等于0，则a叫做这个函数的零点判别式对于二次函数，y=ax2+bx+c当Δ=b2-4ac>0时，方程ax2+bx+c=0有两个不相等实数根，这时二次函数
YC-L·2019-12-31 09:00

2018-02-04

bi:tə/或/'beɪtə/beta贝塔磁通系数、角度、系数3Γγ/'gæmə/gamma伽玛电导系数、角度、比热容比4Δδ/'deltə/delta得尔塔变化量、焓变、熵变、屈光度、一元二次方程中的判别式
hothome99·2019-12-26 06:21

坐在我后面的女同学

二次函数根的个数通过判别式确定，判别式大于零，有两根，……"高一乏味的数学课自然成了做白日梦的黄金时段，幸好课前喝了一杯速溶咖啡，可坐在我前方的女童鞋就没那么活气，头情不自禁地学起小鸡觅食。
钟延年·2019-12-19 09:24

马尔科夫链模型快速理解

根据预测模型，分为：生成式模型(联合分布)和判别式模型(条件分布)。实现原理：给定一组观测变量值，根据两种模型之一推断得到条件概率分布。为了进一步描述变量相关关系的概率模型，使用一种概率图模型。
蜗牛也疯狂_6104·2019-12-19 00:26

椭圆曲线的基本概念

上述方程称为维尔斯特拉斯方程，其判别式为\(y^2+axy+by=x^3+cx^2+dx+e\)比如，实数域上的椭圆曲线如下：椭圆曲线上的加法：设F是一个域，a,b\(\in\)F，令E={(x,y)|
Hang3·2019-12-18 19:00

2019高考备考：函数恒成立的10大转化策略

一.利用函数思想二.分离参数法三.判别式法四.利用函数的单调性五1.利用一元不等式在区间上恒成立的充要条件2利用一元二次不等式在区间上恒成立的充要条件六.待定系数法七.不等式法八.特值法九.确立主元法十
环球优学教育·2019-12-12 13:14

Shi-Tomasi角点检测

Shi-Tomasi角点检测原理与Harris角点检测相同，只是在最后判别式的选取上不同Shi-Tomasi角点检测选取特征中的最小的那个来判别。
静精进境·2019-12-06 16:00

华为之后，沉默已久的马云终于出手了.....

为了开发人工智能，阿里用了数十万个CT血管造影样本训练神经网络，直到它构建了一个判别式冠脉追踪模型。有了这个模型，阿里AI无需人工交互，仅用0.5
娜个橙子酱·2019-11-28 04:32

分类问题

数据挖掘之分类模型判别分析是在已知研究对象分成若干类型并已经取得各种类型的一批已知样本的观测数据，在此基础上根据某些准则建立判别式，然后对未知类型的样品进行判别分析。
HeartGo·2019-11-06 14:51

机器学习---感知机的理解

感知机是一种线性分类，属于判别式模型，在机器学习中还有一种是生成式模型（generativemodel）。感知机以及其对偶形式是神经网络和支持向量机的基础。
amazingu·2019-11-04 01:30

学虎40天初三数学提高班期末打卡第12天

一元二次方程根的判别式根的判别式1、定义：一元二次方程ax²+bx+c=0（a不等于0）中，b²-4ac叫做一元二次方程ax²+bx+c=0（a不等于0）的根的判别式。
学虎数学缪老师·2019-11-01 22:52

常用数学符号读法

1、Ααalphaa:lf阿尔法角度；系数2、Ββbetabet贝塔磁通系数；角度；系数3、Γγgammaga:m伽马电导系数（小写）4、Δδdeltadelt德尔塔变动；根的判别式；屈光度5、Εεepsilonep
Vic时代·2019-10-23 06:26

shell脚本编程之条件判断式(一)

前言只要讲到程序的话，那么条件判断式，即是if-then这种判别式肯定一定要学习。因为很多时候，我们都必须依据某些数据来判断程序该如何进行。if-then语句最基本的条件判断式是if-then语句。
中午打个盹·2019-10-12 15:02

朴素贝叶斯(Naive Bayes)

一.生成式（generative）学习算法如果算法直接学习，或者尝试学习从输入空间到类别的映射关系的算法，称为判别式（discriminative）学习算法；比线性回归（lineaarregression
_与谁同坐_·2019-10-05 11:24

LDA算法原理及matlab实现

注：本文非笔者原创，原文转载自：http://blog.csdn.net/porly/article/details/80206961.LDA是什么线性判别式分析（LinearDiscriminantAnalysis
dulingtingzi·2019-09-26 18:44

生成模型和判别模型有哪些，统计，具体

贝叶斯网络SigmoidBeliefNetworks马尔科夫随机场(MarkovRandomFields)深度信念网络(DBN)判别式模型：K近邻(KNN)线性回归(LinearRegression)逻辑斯蒂回归
alanjia163·2019-09-10 17:25

Python_HomeWork_Day02_2

input(">>>"))print("输入b：")b=float(input(">>>"))print("输入c：")c=float(input(">>>"))s=b**2-4*a*cprint("判别式的结果为
Aklyutis·2019-09-04 09:49

数学马老师暑期第八课

有解没有解，要看判官判别式。矩形场地修小路，迁移轻松便化
千里马会军·2019-08-24 10:17

数学马老师暑期第八课

有解没有解，要看判官判别式。矩形场地修小路，迁移轻松便化
千里马会军·2019-08-24 10:17

机器学习判别式与生成式模型理解与总结

在学习机器学习的算法过程当中，肯定会遇到判别式模型和生成式模型，然后我想在这里归纳总结一下：一、生成模型与判别式模型的区别生成式模型和判别式模型的本质差异在于模型中观测序列x和状态序列y之间的决定关系。
奔向算法的喵·2019-08-14 16:34

【基础不牢，地动山摇】朴素贝叶斯

因为它叫朴素贝叶斯(NaiveBayes,NB).与之前介绍的算法有所不同，NB是生成式算法，之前的为判别式算法！
鱼香土豆丝·2019-07-29 00:00

LADCF目标跟踪算法学习笔记（Learning Adaptive Discriminative Correlation Filters via Temporal Consistency prese）

LADCF论文链接：https://www.researchgate.net/publication/326696472摘要：在最近的跟踪基准及比赛中，判别式相关滤波类跟踪器性能优异，然而现有的DCF类跟踪器存在两个问题
爱何·2019-07-26 15:23

贝叶斯网络，看完这篇我终于理解了(附代码)！

目录1.对概率图模型的理解2.细数贝叶斯网络2.1频率派观点2.2贝叶斯学派2.3贝叶斯定理2.4贝叶斯网络2.5朴素贝叶斯3.基于贝叶斯的一些问题4.生成式模型和判别式模型的区别5.代码实现6.参考文献
mantch·2019-07-13 11:00

【李宏毅机器学习笔记6】Logistic Regression 逻辑回归

背景博客参考：https://blog.csdn.net/Allenlzcoder/article/details/78994291上篇博客学习了概率生成式模型，本篇将介绍另一个模型，即判别式模型，也由此
FCer·2019-06-28 17:05

深度学习：调参技巧

1.梯度下降算法随机梯度下降随机梯度下降(SGD)是一种简单但又非常高效的方法，主要用于凸损失函数下线性分类器的判别式学习，例如(线性)支持向量机和Logistic回归。
默语之声·2019-06-21 17:37

判别式模型 vs. 生成式模型

本文介绍机器学习中的生成模型与判别模型生成式模型（generadtivemodel）会对的联合分布进行建模，然后通过贝叶斯公式求得条件概率（在x发生的条件下y发生的概率），最后选择使得取得最大的。一般来说，生成式模型都会对数据的分布做一定的假设，比如朴素贝叶斯会假设在给定的条件下各个特征之间是条件独立的。当数据满足这些假设时,生成式模型通常需要较少的数据就能取得不错的效果,但是当这些假设不成立时,
hr_net·2019-06-17 10:10

判别式模型与生成式模型的区别

产生式模型(GenerativeModel)与判别式模型(DiscrimitiveModel)是分类器常遇到的概念，它们的区别在于：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
SweetSeven_·2019-06-08 16:45

对比线性回归、逻辑回归和SVM

逻辑回归和SVM都是判别式模型。三者都属于有监督算法。三个模型的分界面都是线性的，非线性SVM可以理解为通过核函数将非线性特征映射为线性特征，然后再求线性分界面（只是方便理解，实际上并不是线性）。
菜鸟瞎编·2019-05-31 10:36

系统学习机器学习之线性判别式（三）--广义线性模型(Generalized Linear Models)

转自：https://www.cnblogs.com/czdbest/p/5769326.html在线性回归问题中，我们假设，而在分类问题中，我们假设，它们都是广义线性模型的例子，而广义线性模型就是把自变量的线性预测函数当作因变量的估计值。很多模型都是基于广义线性模型的，例如，传统的线性回归模型，最大熵模型，Logistic回归，softmax回归。指数分布族在了解广义线性模型之前，先了解一下指数
Eason.wxd·2019-05-30 22:25

再论颜色校正-白平衡之动态阈值 Python和c#实现

顺带说一声，直接用cv2的颜色转换函数将bgr转成YCrCb空间的话，在计算白点的判别式的时候总是出现全Fal
喵水军的近卫第76师·2019-05-29 16:09

希腊字母常用指代意义及其中文读音

bi:tə/或/'beɪtə/beta贝塔磁通系数、角度、系数3Γγ/'gæmə/gamma伽玛电导系数、角度、比热容比4Δδ/'deltə/delta得尔塔变化量、焓变、熵变、屈光度、一元二次方程中的判别式
ctrigger·2019-05-24 12:17

生成式模型、判别式模型的区别？

生成式模型、判别式模型的区别？对于机器学习模型，我们可以根据模型对数据的建模方式将模型分为两大类，生成式模型和判别式模型。如果我们要训练一个关于猫狗分类的模型，对于判别式模型，只需要学习二者差异即可。
alanjia163·2019-05-16 13:57

机器学习 | 西瓜书学习笔记 ch07：贝叶斯分类器

7.1贝叶斯决策论（Bayesiandecisiontheory）贝叶斯最优分类器贝叶斯风险判别式vs.生成式判别式（discriminative）模型思路：直接对P(c|x)建模代表决策树BP神经网络
Wonz·2019-04-17 22:25

统计学习方法笔记 第二章 感知机(包含Python代码)

感知机学习策略3.感知机的学习算法3.1原始形式学习算法3.2算法的收敛性3.3对偶算法4.python实现5.参考资料1.感知机模型感知机是用于二分类的线性分类模型，目标是求出将实例划分正负的超平面，属于判别式模型
DouglasLikeToCode·2019-04-16 15:23

如何理解生成模型和判别模型

如果我们详细的学习了所有的语言的相关内容，当听到一个人所讲的语言时，就可以决定它是属于哪一种，这样的做法就是生成式方法；而如果我们并没有仔细的学习每一门语言，只是学习了如何区分不同语言的方法，这样的做法就是判别式方法
Forlogen·2019-04-11 00:01

MLb-014 57《机器学习》周志华 第十四章：概率图模型

根据一些已观察到的证据对感兴趣的未知变量进行估计和推测概率模型提供的描述框架——推断基于可观测变量推出未知变量的条件分布所关心变量集：Y；可观测变量集：O；其他变量集：R生成式模型：对联合分布P(Y,R,O)P(Y,R,O)P(Y,R,O)建模判别式模型
ZIYUE WU·2019-04-04 21:22

NLP第8课：从自然语言处理角度看 HMM 和 CRF

从贝叶斯定义理解生成式模型和判别式模型理解HMM（隐马尔可夫模型）和CRF（条件随机场
Element静婷·2019-03-27 18:35
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