判别式

牛客机器学习面试刷题（二）

牛客刷题（二）设f(x)在x0可导，则是-2f’(x0)，导数的定义判别式模型与生成式模型的区别对于输入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P(y|x)
加油学python·2022-07-17 07:51

ch7-生成对抗网络

7.1.6生成式模型、判别式模型的区别？7.1.7什么是modecollapsing?7.1.8如何解决modecollapsing？7.2GAN的生成能力评价7.2.1如何
让我中个100万·2022-07-09 07:21

朴素贝叶斯法

生成模型与判别模型例如有C1以及C2两种类别，我们需要判断样本属于哪一个class：判别式模型：要确定一个样本是属于C1还是C2，用判别模型的方法是从历史数据中学习到模型，然后通过提取该样本的特征
@居安·2022-06-25 07:01

希腊字母表

2Ββbβήταbeta/vee-ta/磁通系数、角度、系数3Γγgγάμαgamma/wa-ma/电导系数(小写)角度、比热容比4Δδdδέλταdelta/thel-ta/变化量、焓变、熵变、屈光度、一元二次方程中的判别式
六爷1_1·2022-06-05 16:15

深度学习——GAN生成对抗网络

•判别方法（有监督学习），所学到的模型称为判别式模型。生成方法通过观测数据学习样本与标签的联合概率分布P(X,Y)，训练好的模型，即生成式模型，能够生成符合样本分布的新数据。
Better-1·2022-06-05 07:42

图像检测：图像生成

判别式与生成式模型判别式模型：已知观察变量X和隐含变量z,它对p(z|X)进行建模，它根据输入的观察变量x得到隐含变量z出现的可能性。
有害诗篇·2022-05-29 13:00

生成对抗网络及其应用

生成对抗网络的基本原理深度学习的模型可大致分为判别式模型和生成式模型目前深度学习取得的成果主要集中在判别式模型生成式模型是一个极具挑战的机器学习问题：首先，对真实世界进行建模需要大量先验知识，建模的好坏直接影响生成式模型的性能
小段学长·2022-05-08 07:09

机器学习 降维方法

FA因子分析PCA主成分分析ICA独立成分分析LPP局部保留投影LDA线性判别式分析
dumyy·2022-05-02 07:39

学习笔记10：统计学习方法:——HMM和CRF

文章目录一、概率图模型1.1概览1.2有向图1.3无向图1.4生成式模型和判别式模型1.4.1生成式模型和判别式模型区别1.4.2为啥判别式模型预测效果更好二、隐式马尔科夫模型HMM2.1HMM定义2.2HMM
神洛华·2022-04-23 07:19

机器学习笔记（四）-逻辑回归

WindowsPython版本：Python3.xIDE：PyCharm一、前言在机器学习笔记（二）-感知机一文中已经介绍了，如下图所示:线性分类有硬分类和软分类两中，这篇文章介绍其中软分类的代表模型：判别式模型
Blessy_Zhu·2022-03-11 07:54

李宏毅 机器学习(2017)学习笔记——5-逻辑回归

目录1.逻辑回归的步骤1.1步骤一：定义函数集合1.2步骤二：函数的好坏1.2.1交叉熵1.2.2为什么不使用MSE1.3找一个最好的函数1.4逻辑回归和线性回归的比较2.生成式与判别式3.多分类4.逻辑回归的局限性补充
xixi_twinkle·2022-03-11 07:16

KNN Python-Iris Data Set (鸢尾属植物数据集)

是我现在接触到的历史最悠久的数据集，它首次出现在著名的英国统计学家和生物学家RonaldFisher1936年的论文《Theuseofmultiplemeasurementsintaxonomicproblems》中，被用来介绍线性判别式分析
极致彤·2022-03-03 07:24

隐马尔科夫模型

具体来说，假定所有关心的变量集合为Y，可观测变量的集合为O，其他变量的集合为R，“生成式”模型考虑联合概率分布P(Y,R,O),“判别式模型”考虑条件分
rosyxiao·2022-02-16 17:36

逻辑回归总结

1、面试：一句话解释逻辑回归LR是一种用于分类问题的对数线性判别式模型，由条件概率表示，其形式为参数化的逻辑斯蒂分布，可通过监督学习方式来估计模型参数。
0过把火0·2022-02-11 00:14

常见算法优缺点

1.朴素贝叶斯朴素贝叶斯属于生成式模型（关于生成模型和判别式模型，主要还是在于是否是要求联合分布），非常简单，你只是做了一堆计数。
andyham·2022-02-10 00:18

一元二次方程

3、一元二次方程的解法直接开平方法因式分解法配方法公式法：4、一元二次方程的判别式:=当>0时，方程有两个不等的实数根当=0时，方程有两个相等的实数根当<0时，方程没有实数根5、韦
椰子数学·2022-02-06 09:09

逻辑斯谛回归（Logistic回归）最详解

属于概率性判别式模型线性分类算法在学习逻辑回
无尽的沉默·2022-02-05 07:12

通用模型、全新框架，WavLM语音预训练模型全解

近日，微软亚洲研究院与微软Azure语音组的研究员们在判别式自监督预训练方法的基础上，沿用研究院自然语言计算组在自然语言预训练的Transformer模型架构，提出了全新的DenoisingMaskedSpeechModeli
·2021-12-27 20:57

Pytorch与视觉竞赛入门5-PyTorch搭建对抗生成网络

生成模型和判别模型的区别判别式模型求得P(Y|X)，对未见示例X，根据P(Y|X)可以求得标记Y；生成式模型求得P(Y,X)，对于未见示例X，要求出X与不同
冬于·2021-12-05 15:22

Python传统图像处理之皮肤区域检测详解

otsu4.HSV空间5.opencv自带肤色检测类AdaptiveSkinDetector6.基于椭圆模型7.直方图反向投影1.RGB空间肤色在RGB模型下的范围基本满足以下约束：在均匀光照下应满足以下判别式
·2021-12-01 19:49

传统图像处理之皮肤区域检测

自带肤色检测类AdaptiveSkinDetector6.基于椭圆模型代码：效果：7.直方图反向投影操作步骤：代码：效果：1.RGB空间肤色在RGB模型下的范围基本满足以下约束：在均匀光照下应满足以下判别式
watersink·2021-12-01 14:33

机器学习知识点整理（《机器学习》——周志华）

1基本概念1.1判别式模型和生成式模型判别式模型是直接对条件概率p(y∣x;θ)p(y\midx;\theta)p(y∣x;θ)建模，来预测x所属的分类。
zhongzhehua·2021-07-28 17:54

Excel数据类型错误导致的IF判别式运行异常

今天在用Excel做数据分组的时候遇到一个由数据格式引发的异常，现将其分享出来：数据如下数据.jpg需求如下已知A列数据如图，要求根据A列数据第一个数字给所有数据分组大致步骤使用LEFT()函数提取A列数据第一个数字，结果如图中B列使用IF()函数对B列分组，结果如图中C列（做到这里的时候，我发现结果始终是C类）原因分析LEFT()函数返回的结果都是文本格式，而且，在Excel中，所有的文本都比数
龙小江i·2021-06-07 06:38

机器学习算法笔记

判别式和生成式模型机器学习方法按照训练数据有无标签将算法分成有监督和无监督的算法，这个概念浅显易懂就不多说。但是最近刷互联网公司的真题时多次预测判别式和生成式模型，就有必要提一提。
_爱碎碎碎碎念·2021-06-05 12:37

自然语言处理之分词3

CRF算法是2001年提出，结合了最大熵模型和隐马尔科夫模型，是一个典型的判别式模型。近年来在分词、词性标注和命名实体识别等序列标注任务中取得了很好的效果。
星空慕辰·2021-05-18 08:14

产生式模型与判别式模型的区别

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
monitor1379·2021-05-16 00:30

高考数学必考点查漏补缺第3讲，函数的单调性和与最值

求最值的方法较多，常用的有单调性法、换元法、判别式法、不等式法及导数法等，用
超级高考生App·2021-05-12 09:52

条件随机场（Conditional random fields）

http://blog.csdn.net/chlele0105/article/details/14897761条件随机场模型是Lafferty于2001年，在最大熵模型和隐马尔科夫模型的基础上，提出的一种判别式概率无向图学习模型
izhangxm·2021-05-02 12:06

监督学习——分类（基于似然的方法）

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·2021-05-02 03:02

参数方法——类密度模型参数的估计

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·2021-04-27 04:08

隐马尔科夫模型

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·2021-04-24 18:36

使用Python创建LDA模型进行分类

来源：数据分析网线性判别式分析(LinearDiscriminantAnalysis)简称LDA，是模式识别的经典算法。
PyChina·2021-04-23 07:10

机器学习理论基础

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·2021-04-22 10:33

机器学习(五)：通俗易懂决策树与随机森林及代码实践

一、决策树1.1什么是决策树我们可以把决策树想象成IF/ELSE判别式深度嵌套的二叉树形结构。以我们在《机器学习(三)：理解逻辑回归及二分类、多分
·2021-02-25 22:39

机器学习(五)：通俗易懂决策树与随机森林及代码实践

一、决策树1.1什么是决策树我们可以把决策树想象成IF/ELSE判别式深度嵌套的二叉树形结构。以我们在《机器学习(三)：理解逻辑回归及二分类、多分
·2021-02-25 22:17

条件随机场（CRF）原理小结（1）

CRF）原理小结（1）1.CRF学习方法简要概括2.相关概念2.1概率图模型2.1.1有向概率图模型（贝叶斯网）2.1.2无向概率图模型（马尔科夫网）2.1.3有向图、无向图模型比较2.2生成式模型vs判别式模型两种模型比较
咕叽咕叽小菜鸟·2021-02-10 16:49

椭圆曲线加法原理计算

FpF_pFp上的椭圆曲线E的WeierstrassWeierstrassWeierstrass方程可设为E:y2=x3+a4x+a6E:y^2=x^3+a_4x+a_6E:y2=x3+a4x+a6其判别式
、Edgar·2021-01-03 08:59

机器学习学习笔记[牛客专项练习]

生成式模型vs判别式模型（知乎链接）有监督学习可以将其分为两类模型：判别式模型和生成式模型。简单地说，判别式模型是针对条件分布建模，而生成式模型则针对联合分布进行建模。
摸鱼小笼包·2020-12-31 04:58

ELECTRA

EfficientlyLearninganEncoderthatClassifiesTokenReplacementsAccurately.）论文：ELECTRA:PRE-TRAININGTEXTENCODERSASDISCRIMINATORSRATHERTHANGENERATORS使用判别式而非生成式的预训练文本编
小凡18·2020-12-30 14:35

python进行二次方程式计算的实例讲解

根的判定是利用判别式判定，可以进行计算复杂数学运算。下面我们就来拿二次方程练练手，在python中求取二次方程。
·2020-12-06 19:13

数学分析_多元函数微分——极值与$A$及判别式的关系

多元函数极值与AAA及Δ=B2−4AC\Delta=B^2-4ACΔ=B2−4AC的关系
Jokic_Rn·2020-10-11 12:41

4.7（java）为一元二次方程ax²+bx+c = 0设计一个名为QuadraticEquation的类。这个类包括：

这个类包括：1.代表三个系数的私有数据域a、b、和c；2.一个参数为a、b和c的构造方法；3.a、b、c的三个getter方法；4.一个名为getDiscriminant（）的方法返回判别式，b²-4ac
liuwenqing11·2020-10-11 12:02

李宏毅2020机器学习深度学习(2) 分类 笔记+作业

目录1.背景知识1.1数学基础回顾1.2用MLE估计类别分布中的参数1.3二分类问题与logistic激活函数1.4判别模型与logistic回归1.5总结判别式模型和生成模型1.6朴素贝叶斯分类器2.
梆子井欢喜坨·2020-09-22 19:40

数据分析面试【机器学习】总结之-----朴素贝叶斯常见面试题整理

3、朴素贝叶斯属于生成式模型，与判别式模型(LR)区别是
天阑之蓝·2020-09-16 15:11

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)<nlogab=2，符合第一个判别式，因此，T(n)=O(n2)
Inside_Zhang·2020-09-16 03:33

线性回归知识总览

交叉验证线性回归的原理线性回归损失函数、代价函数、目标函数优化方法(梯度下降法、牛顿法、拟牛顿法等)线性回归的评估指标sklearn参数详解机器学习的一些概念机器学习分类：按数据分类分类、回归、序列标注按模型分类生成式模型、判别式模型按监督分类有监督
水...琥珀·2020-09-15 13:08

机器学习：生成模型和判别模型

NavieBayes是生成式模型，Logistic回归是判别式模型，二者的区别就是生成式模型与判别式模型的区别。
计科小白兔·2020-09-15 06:55

生成式模型与判别式模型

生成式模型与判别式模型的区别生成式模型（GenerativeModel）与判别式模型（DiscriminativeModel）是分类器常遇到的问题对于判别式模型来说求得P(Y|X)，对未见示例X，根据P
糖葫芦君·2020-09-15 06:12

浅谈生成式模型和判别式模型

生成式模型(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
蜗牛蜗牛慢慢爬·2020-09-15 05:50

监督学习下的判别式模型和生成式模型

(一)、监督学习下的判别式和生成式模型监督学习的任务就是学习一个模型,应用这一模型,对给定特征的的输入样本，预测样本相应的输出。
哈喽2020·2020-09-15 05:24
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