判别式第4页

机器学习（期末复习资料——江理）

Natural�·2022-12-05 09:12

CCF-NLP走进高校(郑州大学)

针对不同的工作，模型借助标注数据再discirminative(判别式)训练出新的

存在computer·2022-12-04 20:57

【C++面向对象程序设计】CH7 输入输出流

如果a=0或判别式的值>和#includeusingnamespacestd;intmain(){floata,b,c,disc;cout>a>>b>>c;if(a==0)cerr#includeusingnamespacestd

数据人的自我救赎·2022-12-04 03:23

单目标跟踪、多目标跟踪、单目标跟踪发展现状、多目标跟踪发展现状

单目标跟踪与多目标跟踪单目标跟踪定义：基本流程：方法分类：（根据观测模型是生成式模型或判别式模型）生成式方法（GenerativeMethod）稀疏编码判别式方法（DiscriminativeMethod

一个小呆苗·2022-12-04 00:56

CRF条件随机场

1.HMM是生成式有向图模型（隐马尔可夫模型）MEMM是判别式有向图模型（最大熵模型）CRF是判别式无向图模型（条件随机场）团：无向图中任何两个节点均有边连接的节点子集。

小杨变老杨·2022-12-03 17:36

用不确定性的角度了解GAN的生成器

一、生成式网络我们平常所遇到的分类、回归网络大多是判别式的，判别式网络很明确自身要给出的答案，这些答案是没有"创造力"的。生成式网络可以创造出一些新的东西。

JackChrist·2022-12-03 03:23

主定理（Master Theorem）与时间复杂度

2.主定理的内容3.分析所以根据主定理的判别方法，可知对于T(n)=O(n)+4⋅T(n/2)，a=4,b=2，则f(n)=O(n)<符合第一个判别式，因此，T(n)=O(n^2).

金州饿霸·2022-12-02 17:33

关于生成式模型与判别式模型

判别式模型是假设Model（实务上是hypothesis）规定losefunction然后使用algorithm使得losefunction最小化就会得到Model的参数。

量子智能龙哥·2022-12-01 13:34

生成式模型和判别式模型（通俗易懂）

原文链接：https://blog.csdn.net/qq_14997473/article/details/85219353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

薛定谔的炼丹炉！·2022-12-01 13:34

生成式模型和判别式模型的区别是什么？

这是去年面某家公司时，被问到的问题。今天突然想起来，看了一下。觉得这个博客写的不错，记录一下。参考链接：https://www.zhihu.com/question/20446337核心思想：在机器学习中任务是从属性X预测标记Y，判别模型求的是P(Y|X)，即后验概率；而生成模型最后求的是P(X,Y)，即联合概率。从本质上来说：判别模型之所以称为“判别”模型，是因为其根据X“判别”Y；而生成模型之

weixin_35057064·2022-12-01 13:34

生成式模型和判别式模型、HMM

参考–图很好根据训练数据得到分类函数和分界面，比如说根据SVM模型得到一个分界面，然后直接计算条件概率判别式模型计算的是P(y|x)的最大概率作为分类–判别式模型是对条件概率建模，学习不同类别之间的最优边界

Better-1·2022-12-01 13:33

生成式模型和判别式模型

决策函数Y=f(x)Y=f(x)Y=f(x)或者条件概率分布P(Y∣X)P(Y|X)P(Y∣X)监督学习的任务都是从数据中学习一个模型（也叫做分类器），应用这一模型，对给定的输入xxx预测相应的输出YYY,这个模型的一般形式为:决策函数Y=f(x)Y=f(x)Y=f(x)，或者条件概率分布P(Y∣X)P(Y|X)P(Y∣X)决策函数Y=f(x)Y=f(x)Y=f(x)：你输入一个xxx，其就输出一

big_matster·2022-12-01 13:32

判别式模型和生成式模型

判别式模型(DiscriminativeModel)：直接对条件概率p(y|x)进行建模，常见判别模型有：线性回归、决策树、支持向量机SVM、k近邻、神经网络等；生成式模型(GenerativeModel

YJ语·2022-12-01 13:32

KCF算法学习

相关滤波算法算是判别式跟踪，主要是使用给出的样本去训练一个判

微醺的水·2022-11-29 06:06

《机器学习》读书笔记1——基本概念

文章目录一、统计学习方法的概述二、机器学习的主要任务2.1什么是模型2.2极大似然估计2.3生成式模型和判别式模型2.3.1生成式模型和判别式模型区别2.3.2为啥判别式模型预测效果更好2.4损失函数2.5

神洛华·2022-11-28 16:39

机器学习笔记之线性分类

可以再线性回归模型的函数湖面加入一层非线性的激活函数，激活函数的反函数称为连接函数(Linkfunction)，有两种线性分类的方式1.硬分类：a.线性判别分析b.感知机2.软分类（1）生成式a.GDAb.朴素贝叶斯（2）判别式

MoonHonor·2022-11-27 14:50

Task04条件随机场

条件随机场条件随机场是一种判别式无向图模型。条件随机场试图对多个变量在给定观测值后的条件概率进行建模。

joejoeqian·2022-11-25 16:03

8月28日计算机视觉理论学习笔记——图像生成

文章目录前言一、判别式模型与生成式模型1、判别式模型2、生成式模型二、VAE自编码机三、GAN1、CGAN2、WassersteinGAN3、Super-ResolutionGAN前言本文为8月28日计算机视觉理论学习笔记

Ashen_0nee·2022-11-24 20:14

对比学习综述：Contrastive Representation Learning: A Framework and Review（2020）论文地址附文末↓

，从而提高一系列下游任务的性能→学习到在新数据样本上进行有意义的推广的映射可根据模型建模方式or训练标签形式进行分类：1、建模方式：①生成式模型：通过建模数据分布p(x)来学习表示（如p(y|x)）②判别式模型

ling零零零·2022-11-23 18:05

G1D20-Anaconda&CSKE综述&AttacKG终于配好环境啦&KG book& CTF

先下一个anacondaemmmpipenvinstallrequirements.txt好像不太好用，还不如pycharm中的自动安装先读论文啦~一、CSKE综述（一）NERsystems1、判别式模型

甄小胖·2022-11-23 15:24

生成式模型和判别式模型的区别

机器学习可以分为两大类：生成式模型（GenerativeModel）、判别式模型（DiscriminativeModel）。

zhangt766·2022-11-22 00:27

生成式模型和判别式模型区别

两者都是进行分类(classification)的模型。生成模型(generativemodel)通过学习先验分布来推导后验分布而进行分类，而判定模型(discriminativemodel)直接学习后验分布来进行分类。对于分类模型，一般有三种建模方法：生成模型，判定模型和直接学习决策边界。举例来说，如果信用卡公司需要通过建模学习如何通过个人收入(X)来检测其是否会成为坏账(Y)。一种建模的方法是

不喜欢吃橘子的大橘子·2022-11-21 23:10

生层模型和判别模型

对于判别式模型，只需要学习二者差异即可，只需要学习一个决策函数，比如说猫的体型会比狗小一点。

Fanxq666999·2022-11-21 23:57

判别式与生成式模型的区别

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

如月旖旎·2022-11-21 18:03

C++程序设计一、二(二元一次方程与函数、函数指针)

注意：根据判别式判断函数是否有根，以及根的数目；对于非二次方程的情况做出正确的处理。2）编写一个函数，用于输出一元二次方程及其根。要求：在控制台输出：方程的参数、根据上面定义的函数所求解的

烟玉蓝田·2022-11-21 09:31

知识图谱学习笔记（五）——实体识别（2）

实体识别（信息抽取）知识图谱学习笔记（五）——实体识别(1)2.信息抽取的基础：分词和词性标注2.6基于统计的分词方法基于统计的方法需要标注训练语料训练模型，可分为生成式统计分词和判别式统计分词2.6.1

Aidanmomo·2022-11-21 04:22

目标跟踪综述

文章目录目标跟踪入门基础介绍研究算法现有目标跟踪方法简介基于生成式模型的方法基于判别式模型的方法基于深度学习的方法适用于目标跟踪的深度学习模型深度判别式模型深度生成式模型其他深度学习模型基于深度学习的目标跟踪方法按网络结构分类按网络功能分类按照网络训练分类其他深度目标跟踪算法基于分类与回归相融合的深度目标跟踪方法基于强化学习的深度目标跟踪方法基于集成学习的深度目标跟踪方法基于元学习的深度目标跟踪方

小蔷妹iye·2022-11-21 03:48

目标跟踪 | 目标跟踪算法总结

根据算法理论的不同，目标跟踪算法又可分为目标表观建模和跟踪策略两部分，其中目标表观建模又可分为生成式跟踪和判别式跟踪两个方面。本节将分别就这几个方面介绍目标跟踪算法的研究现状。2.算法（1）目标表观建

lovetaozibaby·2022-11-21 03:46

目标跟踪算法综述

目标跟踪算法从构建模型的角度可以分为生成式(generative)模型和判别式(discrimination)模型两类；从跟踪目标数量可分为单目标跟踪和多目标跟踪。

kunawr·2022-11-21 02:38

2021李宏毅学习笔记——5. logistic Regression(逻辑回归）

文章目录摘要一、logisticregression二、logisticregression与linearRegression的区别三、discriminative（判别式模型）与generative（

HSR CatcousCherishes·2022-11-20 22:13

CRF（条件随机场）

2、随机场->马尔可夫随机场->条件随机场->线性链条件随机场3、线性链条件随机场的参数化形式4、线性链条件随机场实例reference前言条件随机场是一种判别式无向图模型。

二叉树不是树_ZJY·2022-11-20 03:17

gan网络损失函数_GAN的损失函数

理解生成对抗网络的关键在于理解GAN的损失函数JS散度GAN实际是通过对先验分布施加一个运算G,来拟合一个新的分布如果从传统的判别式网络的思路出发，只要选定合适的loss，就可以使生成分布和真实分布之间的距离尽可能逼近

weixin_39634576·2022-11-19 16:09

基于预训练模型的检索式对话系统最新研究进展

©PaperWeekly原创·作者|褚维芜学校|北京邮电大学研究生研究方向|自然语言处理笔者最近阅读了一些对话系统预训练相关的文章，其所采用的模型大致可以分为两类：生成式（GPT系）和判别式（BERT系

PaperWeekly·2022-11-19 05:23

机器学习（四）——朴素贝叶斯

目录引入生成式模型和判别式模型朴素贝叶斯实例（了解三大知识点）朴素贝叶斯相关代码理解使用Python进行文本分类从文本中构建词向量训练算法：从词向量计算概率朴素贝叶斯分类器使用朴素贝叶斯过滤垃圾邮件切分文本使用朴素贝叶斯进行交叉验证使用朴素贝叶斯分类器通过博主个人博客内容辨别博主知识侧重点导入并处理

doubaijj·2022-11-18 00:40

机器学习：朴素贝叶斯分类

贝叶斯定理:已知两个独立事件A和B，事件B发生的前提下，事件A发生的概率可以表示为P(A|B)，即上图中橙色部分占红色部分的比例在机器学习中的2个视角：一：判别式模型二：生成式模型朴素贝叶斯分类器(NaïveBayesClassifier

蓝の影·2022-11-18 00:09

机器学习算法学习笔记：朴素贝叶斯

文章目录一、理论篇1、概述2、频率学派与贝叶斯派3、极大似然估计与最大后验概率估计4、判别式模型和生成式模型5、贝叶斯定理5.1贝叶斯定理有什么用5.2什么是贝叶斯定理5.3贝叶斯定理的应用案例6、朴素贝叶斯

Jason Hwang·2022-11-18 00:39

学习笔记（7）——条件随机场(CRF)与序列标注

1机器学习的模型谱系机器学习的模型谱系图如下图所示:根据建模的究竟是联合概率分布P(x,y)还是条件概率分布P(y|x),派生出生成式模型与判别式模型。

StriveQueen·2022-11-16 13:48

NLP-初学条件随机场(CRF)

说明：学习笔记，内容参考《机器学习》《数学之美》和七月在线课件条件随机场定义1：条件随机场（conditionalrandomfield，简称CRF）是一种判别式无向图模型。

spring_willow·2022-11-16 13:47

Spark机器学习库(ML)之分类模型-bayes和svm

朴素贝叶斯属于生成式模型，它的收敛速度将快于判别式模型比如逻辑回归，所以你只需要较少的训练数据即可。即使贝叶斯条件独立假设不成立，NB分类器在实

whoami_zy·2022-11-15 09:38

条件随机场的代码理解（pytorch）

这里所说的是线性条件随机场用于序列标注问题，给定输入序列预测输出序列的判别式模型。马尔科夫网络可以被分为若干个最大团的乘积。P

霏微袭雨·2022-11-13 11:13

程序语言中的「断言」

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

3的4次方·2022-11-13 09:24

机器学习--高维数据降维方法并使用Iris数据集进行降维演示

【例3】基于线性判别式分析对Iris数据集降维四、局部线性嵌入（LLE）1.说明2.【例4】基于局部线性嵌入对Iris数据集降维五、拉普拉斯特征映射（LE）1.说明2.【例5】基于拉普拉斯特

马里奥w·2022-11-11 23:49

人工智能、深度学习、机器学习常见面试题161~180

目录161.谈谈判别式模型和生成式模型？162.L1和L2的区别。163.LSTM结构推导，为什么比RNN好？

fpga和matlab·2022-11-09 17:16

【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·2022-11-09 13:06

自然语言处理学习笔记六(条件随机场)

根据多维随机变量的建模究竟是联合概率分布还是条件概率分布，派生出生成式模型与判别式模型

犀利哗啦760596103·2022-11-09 13:32

常见机器学习优点和缺点

能处理多分类任务对缺失值不敏感，算法简单，常用于文本分类对结果解释容易理解缺点：需要计算先验概率对输入数据的表达形式很敏感由于使用了样本属性相互独立的假设，故如果样本属性有关联时效果不好应用：文本分类；人脸识别2、逻辑回归：判别式模型优点

数据分析厂长·2022-10-31 10:28

《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

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P(Y,R|O)，给定一组观测变量值

Rookiekk·2022-10-25 19:51

西瓜书学习笔记 | 第14章概率图模型

“判别式”模型：考虑条件分布P(Y|O)。（Y：变量集合O：可观测变量

小沈同学_·2022-10-25 19:47

机器学习_5:朴素贝叶斯算法

朴素贝叶斯1.1.3.拉普拉斯修正2.代码解析2.1.防溢出策略2.2.词袋模型2.3.垃圾邮件分类3.测试结果4.总结实验背景朴素贝叶斯算法是用于分类问题的一种算法，该算法属于生成式模型，与其他算法的判别式模型不同

chuxiao_scx·2022-10-24 18:15

HI3559算法移植之OpenCV图像拼接、配准和图像融合技术（三）

SURF的构建流程是：构建Hessian矩阵、H矩阵判别式、构建尺度空间、精确定位特征点、主方向确定、特征点描述子生成、误匹配点剔除、融合图像、优化连接处的图像。

阳光的科技狗·2022-10-13 09:58

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