判别式

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

产生式模型和判别式模型区分

近来看到贝叶斯分类器，其中有一个知识点提及产生式模型和判别式模型，查阅了一番资料终于理解透彻了，特此记录。
Y_hero·2019-03-20 20:49

C++断言

断言简述断言（assertion）是编程中的一种常用手段，在通常情况下，断言就是将一个返回值总是真（或者我们需要是真）的判别式放在语句中，用以排除在设计逻辑上不应该出现的情况。
___Blue_H·2019-03-06 15:57

对抗神经网络（一）——GAN

GAN由generator（生成模型）和discriminator（判别式模型）两部分构成。generator：主要是从训练数据中产生相同分布的
全部梭哈一夜暴富·2019-02-25 15:46

JAVA经典例题一（8 examples）

publicstaticvoidmain(String[]args){inti,j;for(i=1;i=1&&r=0){doublem=(double)(b*b-4*a*c);System.out.println("方程的判别式为
星汉翠竹·2019-01-18 10:42

机器学习之判别式模型和生成式模型

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
aa_JamesJones·2019-01-11 11:11

【机器学习】：判别式模型与生成式模型

目录问题引出基本概念举个例子优缺点模型实例参考文献问题引出来源：牛客网以下几种模型方法属于判别式模型(DiscriminativeModel)的有()1)混合高斯模型2)条件随机场模型3)区分度训练4)
故沉·2019-01-04 16:12

生成式模型和判别式模型(转)

判别式模型(DiscriminativeModel)：直接对条件概率p(y|x)进行建模生成式模型(GenerativeModel)：对联合分布概率p(x,y)进行建模，常见生成式生成式模型更普适；判别式模型更直接
俞驰的博客·2018-12-28 11:22

机器学习：生成式模型和判别式模型

决策函数Y=f(X)与条件概率分布P(Y|X)决策函数Y=f(x)：输入一个x，它就输出一个y值，这个y与一个阈值比较，根据比较结果判定x属于哪个类别。条件概率分布P(y|x)：输入一个x，它通过比较它属于所有类的概率，然后预测时应用最大后验概率法（MAP）即比较条件概率最大的类为x对应的类别。举个例子，对于一个二分类问题：对于Y=f(x)形式的分类模型，如果输出Y大于某个阈值V就属于类w1，否则
_Yucen·2018-12-23 11:27

机器学习（1）——概率图模型之隐马尔科夫模型

假定未知变量为YYY，已知变量为XXX，其他变量为RRR，生成式模型考虑联合分布P(Y,R,X)P(Y,R,X)P(Y,R,X),判别式模型考虑条件分布P(Y,R∣X)P(Y,R|X)P(Y,R∣X)。
越溪·2018-12-19 17:28

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
米饭超人·2018-12-02 21:00

线性分类模型（一）：线性判别模型分析

前言前几篇文章介绍了线性回归算法，线性分类模型分为判别式模型和生成式模型，本文首先简单复习了与算法相关的数学基础知识，然后分析各线性判别式分类算法，如最小平方法，Fisher线性判别法和感知器法，最后总结全文
algorithmPro·2018-11-09 09:33

机器学习之判别式模型和生成式模型

机器学习之判别式模型和生成式模型判别式模型（DiscriminativeModel）是直接对条件概率p(y|x;θ)建模。
知馨园·2018-11-01 17:09

ECCV2018 Deep Regression Tracking with Shrinkage Loss 目标跟踪收缩损失

提出问题：深度回归的跟踪算法现在得到了长足的发展，但是这些算法的准确率和鲁棒性比判别式相关滤波算法要差一些。解决问题：作者发现主要原因是回归网络在训练的过程中前景和背景
donkey_1993·2018-10-18 22:06

【技术综述】有三说GANs（上）

（1）生成式模型与判别式模型。（2）GAN的基本原理。（3）GAN的应用。同时也预告一下下期的内容，（1）GAN的优化目标，（2）GAN的模型发展（3）GAN的训练技巧。
言有三·2018-10-09 18:58

《机器学习》 周志华学习笔记第十四章 概率图模型（课后习题）python实现

my.oschina.net/u/3870452/blog/1981986一、基本内容1.隐马尔可夫模型1.1.假定所有关心的变量集合为Y,可观测变量集合为O,其他变量集合为R,生成式模型考虑联合分布P(Y,R,O),判别式模型考虑条件分布
chuocuoyou8096·2018-09-07 09:00

携程算法笔试题知识点

判别式模型（DiscriminativeModel）是直接对条件概率p(y|x;θ)建模。常见的判别式模型有线性回归模型、线性判别分析、支持向量机SVM、神经网络等。
芦金宇·2018-09-06 09:45

关于深度学习在目标跟踪领域的学习心得

关于深度学习在目标跟踪领域的学习心得目标跟踪算法可以被分为产生式（generativemodel）和判别式（discriminativemodel）两大类别，产生式方法运用生成模型描述目标的表观特征，之后通过搜索候选目标来最小化重构误差
一条咸咸咸咸咸鱼·2018-08-30 02:05

关于深度学习在目标跟踪领域的学习心得

关于深度学习在目标跟踪领域的学习心得目标跟踪算法可以被分为产生式（generativemodel）和判别式（discriminativemodel）两大类别，产生式方法运用生成模型描述目标的表观特征，之后通过搜索候选目标来最小化重构误差
一条咸咸咸咸咸鱼·2018-08-30 02:05

机器学习小问题 -- 生成式模型与判别式模型

本篇博文总结最近学习到的生成式模型与判别式模型的知识。1.简介就像之前在总结分类和聚类时说的一样，机器学习基本在做的事情就是在分类、打标签，我们的模型也就像一个个分类机器（个人看法，欢迎指正）。
August1226·2018-08-03 17:38

机器学习面试题汇总(机器学习基础)

6.常见的生成式模型和判别式模型有哪些？7.解释置信区间8.什么是过拟合？9.什么是正则化?10.什么是L1正则
Potato_45·2018-08-03 16:59

特征选择和特征生成问题初探

我们知道，一个算法学习可以成功预测，一个很重要的关键是目标问题隐含了特定模式的先验假设（先验知识），而算法要做的唯一的事情，就是捕获这种先验假设，即通过我们熟悉的模型参数的形式来固话一个生成式或者一个判别式
郑瀚Andrew.Hann·2018-07-29 11:00

［机器学习］LR与SVM的联系和区别

3、LR和SVM都是判别式模型。LR、SVM、决策树等判别式模型直接生成一个表示P(Y|X)或者Y=f(X)的判别函数。
qq_35945399·2018-07-23 22:34

牛客网机器学习笔记(1)

2.生成式模型和判别式模型：1）直接学习得到条件概率分布P(Y|X)或决策函数Y=f(X)的方法是判别方法，比如：感知机、K近邻、决策树、逻辑回归（区分度训练是逻辑回归中的知识）、支持向量机、条件随机场
PasPerCon·2018-07-08 23:04

生成式模型 VS 判别式模型

1.2判别式模型对条件概率p(y|x;)直接建模。简单说就是判别数据输出量的模型，解决问题的思路为：条件分布>模型
木水_·2018-07-05 17:35

机器学习 西瓜书 Day18 概率图模型（上）

生成式vs判别式生成式考虑的是建立联合分布P（Y,R,O）判别式考虑条件分布P（Y,R|O）概率图模型是一类用图来表达变量相关关系的概率模型。节点表示一个或一组随机变量。
皇家马德里主教练齐达内·2018-05-26 20:31

一文读懂GAN网络

12.1 GAN的理论知识GAN主要由两部分构成：generator（生成式模型）和discriminator（判别式模型）：● generator主要是从训练数据中产生相同分布的samples，对于输入
qq_40652148·2018-05-23 00:00

LDA-线性判别分析

blog.csdn.net/z962013489/article/details/79918758LDA推广到多分类任务上用来降维线性判别分析LinearDiscriminantAnalysis线性分类器判别式函数
机器人X·2018-05-15 20:21

Python 条件随机场(CRF) 序列标注 介绍及工具简单用法解析

条件随机场是一个典型的判别式模型，其联合概率可以写成若干势函数联乘的形式，其中最常用的是线性链条件随机场。感兴趣的同学可以去参看此贴，对CR
Gransand·2018-05-11 20:36

条件随机场模型与双向LSTM

条件随机场模型CRF（ConditionalRandomField）CRF是一种判别式模型，判别式模型是对条件分布进行建模，生成式模型是对联合分布进行建模。
sun_brother·2018-05-10 10:30

LDA算法学习和Matlab的程序学习

LDA的定义：线性判别式分析（LinearDiscriminantAnalysis），简称为LDA。
ds521chun·2018-05-04 10:06

条件随机场 CRF

随机变量Χ和Υ是联合分布,但在判别式模型中我们构造一个关于观察序列和标记序列的条件概率模型p(Y|X)和一个隐含的边缘概率模型p(X)。
heavenpeien·2018-04-27 09:40

目标跟踪-CREST: Convolutional Residual Learning for Visual Tracking

1.概述论文中提出了CREST算法，该算法将DCF（判别式相关滤波）重定义为卷积神经网络的一层。
路遥_w·2018-04-09 18:50

谈谈判别式模型与生成式模型

判别式模型与生成式模型是机器学习领域中的基本概念，今天将两者的特点总结一下，如下表所示：对比判别式模型生成式模型特点寻找不同类别之间的最优分类面，反映异类数据之间的差异以统计的角度表示数据的分布情况，能够反映同类数据本身的相似度区别
HF飞哥·2018-04-06 16:44

《统计学习方法》(李航)读书笔记(完结)

判别式模型和生成式模型:判别式模型直接学习决策函数f(X)或条件
Limitlessun·2018-03-26 21:00

西瓜书贝叶斯分类器（总结）

1.理论基础（可通过本小节的简单说法开始）通过新进来样本的特征（特征）来估计该样本类别的概率就是后验概率，来最小化决策风险即由特征得属于哪一类别的概率，计算方法有两类：（1）通过判别式模型（如支持向量机
Farmer-Lei·2018-03-23 14:44

西瓜书笔记—7.贝叶斯分类器

7.1贝叶斯决策论（如何基于已知概率和误判损失来选择最优的类别标记）关键词：期望损失与条件风险，贝叶斯判定准则、贝叶斯最优分类器、贝叶斯风险，判别式与生成式，贝叶斯定理，类概率与类条件概率1.（1）后验概率
ZYXpaidaxing·2018-03-21 12:35

生成式模型与判别式模型

定义：  判别式模型是对P(y|x)P(y|x)进行建模或者直接学习输入空间到输出空间的映射关系，其中xx是某样例的特征，yy是某类样例的分类标记。
ZesenChen·2018-03-20 20:08

机器学习汇总，珍藏版！

1.机器学习（1）之入门概念2.机器学习（2）之过拟合与欠拟合3.机器学习（3）之最大似然估计4.机器学习（4）之线性判别式（附Python源码）5.机器学习(5)之决策树ID3及Python实现6.机器学习
机器学习算法与Python学习·2018-03-06 00:00

斯坦福CS231n作业代码（汉化）Assignment 3 Q5

生成对抗网络(GANs)编写：张礼俊/SlyneD校对：毛丽总校对与审核：寒小阳CS231N到目前位置，所有对神经网络的应用都是判别式模型，给定一个输入，训练产生一个label输出。
BigDataDigest·2018-02-12 09:37

GAN论文研读(一)-----GAN与cGAN

在GAN被提出之前，这些成就主要出现在判别式模型中，通过将高维特征映射为类别标签，直接对该映射
会飞的烤鸭1995·2018-02-02 10:20

基于深度学习的NER

传统的公认比较好的处理算法是条件随机场（CRF），它是一种判别式概率模型，是随机场的一种，常用于标注或分析序列资料，如自然语言文字或是生物序列。
AI东海·2018-01-19 15:43

求参数在什么范围内不等式恒成立，这4个方法最好用

其方法大致有：①用一元二次方程根的判别式，②参数大于最大值或小于最小值，③变更主元利用函数与方程的思想求解。本文从不同角度用常规方法归一、用一元二次方程
超级高考生App·2018-01-18 17:12

[机器学习]概率图模型

本文档记录了《机器学习》第14章概率图模型相关内容概率图模型模型有向图/无向图判别式/生成式逻辑回归无向图判别式朴素贝叶斯有向图生成式HMM有向图生成式马尔科夫网无向图生成式CRF无向图判别式隐马尔科夫模型生成式模型有向图模型参数初始隐状态概率隐状态转移概率隐状态
CristianoJason·2018-01-14 18:59

C语言求一元二次方程的根，这题很简单嘛？看看这种想法很惊奇！

求解公式：求根公式法用求根公式法解一元二次方程的一般步骤为：①把方程化成一般形式，确定a，b，c的值（注意符号）；②求出判别式的值，判断根的情况；③在（注：此处△读“德尔塔”）的前提下，把a、b、c的值代入公式进行计算
轻松学C语言·2017-12-23 00:00

分类的线性模型：概率判别式模型之逻辑回归LR

判别式训练的⼀种形式：在直接⽅法中，我们最⼤化由条件概率分布p(Ckjx)定义的似然函数。判别式⽅法的⼀个优点是通
-柚子皮-·2017-12-18 11:27

目标识别与跟踪识别篇---SURF算法

Hessian矩阵的判别式为：当Hessian矩阵的判别式取得局部极大值时，判定当前点是
suntianqi_vip·2017-12-05 00:13
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