判别式第6页

概率图模型-判别式模型与生成式模型的区别

判别式模型判别式模型的根据训练数据构建条件概率分布：p（y|x），其中y是标签集，x是输入数据。根据条件概率分布，当给定样本分布，即可得出的值。

lushilun·2020-09-15 05:50

生成式模型和判别式模型

生成式模型生成式模型(generativemodel)会对xxx和yyy的联合分布p(x,y)p(x,y)p(x,y)进行建模,然后通过贝叶斯公式来求得p(y∣x)p(y|x)p(y∣x),最后选取使得p(y∣x)p(y|x)p(y∣x)最大的yiy_iyi.具体地,y∗=argmax⁡yip(yi∣x)=argmax⁡yip(x∣yi)p(yi)p(x)=argmax⁡yip(x∣yi)p(yi

WHElpokji·2020-09-15 05:10

生成式模型 vs 判别式模型

点击上方“Datawhale”，选择“星标”公众号第一时间获取价值内容生成式模型和判别式模型的概念是机器学习领域非常重要的基础知识，但能准确区分开二者并不是一件非常容易的事情，笔者经常是看一遍忘一遍，为了巩固下知识点

Datawhale·2020-09-15 04:25

目标视觉跟踪

目标视觉跟踪方法综述目标视觉跟踪发展到现在，已经有很多成熟的方法，这些方法主要分为两大类：产生式方法和判别式方法。

经典百年·2020-09-15 03:59

C++求解一元三次方程的实根

盛金公式重根判别式：，总判别式为：。还有四个求根公式详见给的链接，这里就不一一写出了。

残影丶·2020-09-15 02:33

Task4条件随机场CRF

Task4条件随机场CRF条件随机场概述1产生式模型和判别式模型(GenerativemodelvsDiscriminativemodel)1.1模型简介1.2模型比较1.3模型之间的关系2概率图模型(

ClFH·2020-09-12 19:23

机器学习算法基础：分类模型概念总结与归纳

：感知机线性判别分析（Fisher判别）软分类，可以产生不同类别的概率，这类算法根据概率方法的不同分为两种生成式（根据贝叶斯定理先计算参数后验，再进行推断）：高斯判别分析（GDA）和朴素贝叶斯等为代表判别式

wujiekd·2020-09-12 17:06

模式识别研究方法、研究方向及研究内容

一、研究方法1、模板匹配2、统计方法（统计决策、判别式分析）3、神经网络4、句法方法二、研究方向1、数据预处理：视频、图像、信号处理2、模式分割：模式-背景分离，模式-模式分离3、运动分析：目标跟踪、运动模式描述

差点儿90后·2020-09-12 14:18

自然语言处理-手写笔记

维特比算法图论、网络爬虫、pagerank网页排名有限状态机、余弦定理信息指纹伪随机数产生算法、最大熵原理、GIS通用迭代算法香农第一定理、布隆过滤器、贝叶斯网络期望最大化、逻辑回归模型条件随机场、产生式和判别式模型

母神·2020-09-11 22:22

深度学习_GAN_生成模型和判别模型的区别

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。比如说猫的体型会比狗小一点。

CV-GANRocky·2020-09-11 21:10

图解生成对抗网络GAN 原理超详解

生成对抗网络一.背景一般而言，深度学习模型可以分为判别式模型与生成式模型。由于反向传播（Backpropagation,BP）、Dropout等算法的发明，判别式模型得到了迅速发展。

往事不回头，余生不将就·2020-09-11 21:00

【模型解读】历数GAN的5大基本结构

生成对抗网络是近几年来无监督学习领域里最大的进展，被誉为下一代深度学习，不管是研究热度还是论文数量，已经逼近甚至超越传统判别式的CNN架构。

言有三·2020-09-11 20:08

一个月刷完机器学习笔试题300题

第一天1、以下哪种方法属于判别式模型(discriminativemodel)（）A隐马模型(HMM)B朴素贝叶斯CLDAD支持向量机正确答案是：D已知输入变量x，判别模型(discriminativemodel

小哥哥th·2020-09-11 08:04

[转载搬运工]Mark概率图模型学习笔记：HMM、MEMM、CRF

概率图模型学习笔记：HMM、MEMM、CRF一、Preface二、Prerequisite2.1概率图2.1.1概览2.1.2有向图vs.无向图2.1.3马尔科夫假设&马尔科夫性2.2判别式模型vs.生成式模型

小草cys·2020-09-11 07:26

线性判别分析(Linear Discriminant Analysis, LDA）算法分析

转载自：http://blog.csdn.net/warmyellow/article/details/5454943LDA算法入门一．LDA算法概述：线性判别式分析(LinearDiscriminantAnalysis

艳光普照·2020-09-11 03:16

机器学习算法基础问题(一)PCA|SVM|贝叶斯|决策树

祥瑞Coding·2020-08-24 17:51

一个民工级的JavaScript AST Parser

都能结合，*优先级比|高，*与/相同，左结合*为优先级局部极值，结果：(a+b)|(c*d)/e第三次扫描结果：(a+b)|((c*d)/e)第四次扫描结果：((a+b)|((c*d)/e))右结合将优先级判别式

FEFF01·2020-08-24 16:30

自然语言学习08-HMM（隐马尔可夫模型）和 CRF（条件随机场）

从贝叶斯定义理解生成式模型和判别式模型生成式模型和判别式模型生成式模型：估计的是联合概率分布，P(Y,X)=P(Y|X)*P(X)，由联合概率密度分布P(X,Y)，然后求出条件概率分布P(Y|X)作为预测的模型

翎修阳·2020-08-24 01:03

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·2020-08-24 01:53

生成式模型 VS 判别式模型

前言在学习机器学习中，有两种经典模型，生成式模型和判别式模型，本文尽量用通俗易懂的语言来说明这两者区别。以狗分类问题为例，简化之以二分类说明，狗分A种类，B种类。

cb_guo·2020-08-24 00:14

什么是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

Paulzhao6518·2020-08-23 11:48

货拉拉算法工程师笔试题——回忆版

生成式：朴素贝叶斯、HMM、Gaussians、马尔科夫随机场判别式：LR，SVM，神

zhangkkit·2020-08-23 08:10

CTC（Connectionist Temporal Classification）论文笔记

这些方法对于许多问题已经获得了较好的效果，但是它们也有缺点：（1）需要大量任务相关的知识，例如，HMM中的状态模型，CRF中的输入特征选择；（2）需要有独立性假设作为支撑；（3）对于标准的HMM模型，它是生成式的，但是序列标签时判别式的

m_buddy·2020-08-23 06:57

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

MichaelLedger·2020-08-23 05:10

条件随机场学习（1）

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。

一颗苹果mayday·2020-08-22 14:47

机器学习之经典算法（十一）条件随机场

一、条件随机场（CRF）简介：条件随机域（场）（conditionalrandomfields，简称CRF，或CRFs），是一种判别式概率模型，是随机场的一种。

AI专家·2020-08-22 14:43

机器学习之条件随机场（CRF）

什么是CRFCRF即条件随机场（ConditionalRandomFields），是在给定一组输入随机变量条件下另外一组输出随机变量的条件概率分布模型，它是一种判别式的概率无向图模型，既然是判别式，那就是对条件概率分布建模

超人汪小建(seaboat)·2020-08-22 14:31

CRF的优势

条件随机场与最大熵马尔科夫模型(MEMM)和其它马尔科夫判别式模型相比避免了一些有向图方面的基本限制，就是偏向于那些比较少的后续状态的状态点。

我是一只小兔纸咿呀咿呀呦·2020-08-22 14:51

条件随机场（conditional random fields ）模型

条件随机场模型是由Lafferty在2001年提出的一种典型的判别式模型。

曼陀罗彼岸花·2020-08-22 13:48

Pytorch实现一个简单的生成对抗网络GAN

与判别式模型的工作流程恰恰相反，生成式模型是根据规则生成新的样本。生成

少年粪土·2020-08-22 13:00

条件随机场 conditional random fields 及代码实现

条件随机场模型是由Lafferty在2001年提出的一种典型的判别式模型。

bookwormno1·2020-08-22 12:00

【机器学习】条件随机场CRF算法梳理

条件随机域（场）（conditionalrandomfields，简称CRF，或CRFs），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。

CWS_chen·2020-08-22 12:01

NLP经典算法复现！CRF原理及实现代码

条件随机场(conditionalrandomfields，简称CRF，或CRFs)，是一种判别式概率模型，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。

Datawhale·2020-08-22 12:37

条件随机场(Conditional Random Field)简介

条件随机场(CRF)由Lafferty等人于2001年提出，是一种判别式概率模型，在许多自然语言处理任务中比如分词，命名实体识别等表现尤为出色。

Catherine_985·2020-08-22 12:33

CRF，HMM和MEHMM区别

前言：已知输入x,类别标签y:判别式模型估计条件概率分布P(y|x),常见有：LR，SVM，NN,KNN,CRF,LDA,线性回归产生式模型估计联合概率分布P(x,y),常见有：NB，HMMCRF，HMM

xingchenhy·2020-08-22 11:11

第14章概率图模型-隐马尔可夫模型

具体来说，假定所关心的变量集合为YY，可观测变量集合为OO，其它变量的集合为RR，“生成式”模型考虑联合分布P(Y,R,O)P(Y,R,O)，“判别式”模型考虑条件分布P(Y,R|O)P(Y,R|O)。

--FGC--·2020-08-22 11:11

如何用简单易懂的例子解释条件随机场（CRF）模型？它和HMM有什么区别？·

概率图模型学习笔记：HMM、MEMM、CRF目录一、Preface二、Prerequisite2.1概率图2.1.1概览2.1.2有向图vs.无向图2.1.3马尔科夫假设&马尔科夫性2.2判别式（discriminative

Terry_dong·2020-08-22 11:13

计算机图形学——八分法中点画圆

我们从第二份开始绘制分析：最大位移方向是Y方向，因此令y每增加1，x不变或者减少1，我们可以令：2、构造判别式分析：将M(xi-0.5,yi+1)点代入圆的稳式方程F(x,y)=X^2+Y^2-R^2所以

BruderLung·2020-08-22 10:05

机器学习之朴素贝叶斯

生成式与判别式监督学习的任务就是要学习到一个模型，对于给定一个输入$\boldsymbol{x}=\left[\begin{matrix}x_1&x_2&\cdots&x_n\end{matrix}\right

coder_ss·2020-08-22 09:36

C 求一元二次方程 ax^2+bx+c=0 的解。

②判别式b^2-4ac=0时，有两个相等实根。③判别式b^2-4ac>0时，有两个不等实根。

猪猪爱芮芮·2020-08-22 02:01

Python编程：计算一元二次方程

Python编程：计算一元二次方程题目：为一元二次方程ax^2+bx+c=0设计一个类名为Equation的类，这个类包括：代表3个系数的成员变量a,b,c；一个名为getDiscriminant()的方法返回判别式的值

王铁柱子哟-·2020-08-21 23:48

生成式对抗网络模型综述

一般而言，深度学习模型可以分为判别式模型与生成式模型。由于反向传播（Backpropagation,BP）、Dropout等算法的发明，判别式模型得到了迅速发展。然而，由于

SIGAI_csdn·2020-08-21 08:19

生成直线的Bresenham算法

Bresenham算法是一种基于误差判别式来生成直线的方法。

jadeshu·2020-08-21 04:54

STM32学习笔记-LCD画直线，画圆

c>a,d>b，且kS2(i+1)k-j>j+1-（i+1）k2(i+1)k>2j+1将k=f/e，代入2(i+1)f/e>2j+12(i+1)f>(2j+1)*e//根据第i点来推测i+1个点位置的判别式

Alantice·2020-08-21 02:36

2020-08-12

生成式模型：朴素贝叶斯混合高斯模型隐马尔科夫模型(HMM)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

葑歆·2020-08-20 07:50

线性分类模型(一)——线性判别函数

本文首发与我的个人博客Suixin'sBlog线性分类模型主要有四种不同的方法，线性判别函数、生成式模型、判别式模型以及贝叶斯观点下的Logistic回归。

Sui_Xin·2020-08-20 04:26

错题本 - 机器学习

A是一种监督式学习的方法B可用于多分类的问题C是一种生成式模型D支持非线性的核函数答案：C解析：SVM是判别式模型SVM支持向量机（SVM）是一类按监督学习方式对数据进行二元分类的广义线性分类器，其决策边界是对学习样本求解的最大边距超平面

白羊_Aries·2020-08-19 15:22

模式识别课程(四)-线性分类器/线性判别函数

目录前言概念回顾生成式模型判别式模型线性判别函数Fisher线性判别分析感知机法则总结前言本笔记是笔者课程学习中所做笔记(绝对原创)，转载请联系作者有问题欢迎在交流区探讨学习，QQ：761322725码字不易

阿瑟_f7b5·2020-08-19 08:19

Pytorch实现CNN时间序列预测

细心的童鞋可能发现了，我之前使用的LSTM是生成式模型，而不是使用判别式进行预测。换言之，就是将序列本身作为输入，下一时刻作为输出，模型表达的是序列的联合概率分布。有兴趣的可以将其改写为判别模型。

sinat_22510827·2020-08-19 03:30

从 one-hot 到 softmax，再到交叉熵，技术一脉相承

神经网络的二分类模型，第一层的每个神经元，都可以生成一个空间线性分割的判别式，经过sigmoid函数激活，变换到(0,1)区间。因此，第一层输出的n个节点，表示输入向量分别落入n个分割平面的哪一侧。

quicmous·2020-08-19 03:09

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