判别模型

感知机

模型功能：二类分类线性分类模型模型类别：判别模型输入数据：线性可分感知机模型假设输入空间(特征空间)为X⊆RnX\subseteqR^nX⊆Rn,输出空间Y⊆{−1,
tt12121221·2020-08-19 04:39

Pytorch实现CNN时间序列预测

有兴趣的可以将其改写为判别模型。本文将使用卷积神经网络（CNN）用于时间序列预测。区别于图像处理（二维卷积如
sinat_22510827·2020-08-19 03:30

机器学习算法之一-logistic回归、softmax模型

一、前言logistic回归是常用的二分类模型，属于判别模型。softmax模型是logistic回归的多分类拓展。
王里扬洛夫·2020-08-19 03:58

生成模型和判别模型

不管是分类问题还序列问题，很多都是通过计算P(y|x)概率的大小，来获得最优的预测结果。而生成模型：对x和y的联合分布p(x,y)进行建模,然后通过贝叶斯公式来求得p(y|x),最后选取使得p(y|x))最大的yi。因此会对数据分布做一定的假设，如朴素贝叶斯假设在给定yy的情况下各个特征之间是条件独立的，HMM。假设条件成立时，需要较少的数据就能取得不错的效果。且因为有假设条件，一般计算时只需要统
吹洞箫饮酒杏花下·2020-08-19 01:20

判别模型 Logistic 回归 VS. Softmax 回归

生成模型VS.判别模型从概率分布的角度考虑，对于一堆样本数据，每个均有特征Xi对应分类标记yi。生成模型：学习得到联合概率分布P(x,y)，即特征x和标记y共同出现的概率，然后求条件概率分布。
L000000P·2020-08-19 01:29

逻辑斯蒂回归与最大熵模型

区别：(1)逻辑斯蒂回归：判别模型，x为自变量(2)最大熵模型：生成模型，y和x都有随机性，除了P(Y|X)，样本中的经验分布：P‾(x)\overline{P}(x)P(x)逻辑斯蒂回归模型二维逻辑斯蒂回归模型
Dovy·2020-08-19 00:27

第六章-逻辑回归与最大熵模型

两个模型之前的区别是Logistic回归属于判别模型，最大熵模型属于生
芷若初荨·2020-08-19 00:19

机器学习中生成模型与判别模型的概念理解

机器学习中生成模型与判别模型的概念理解变量定义生成模型的贝叶斯表达判别模型总结变量定义x代表特征向量，y代表标签label。
sjwzdh·2020-08-18 16:44

Logistic回归中梯度上升算法的数学原理

Logistic本质上是一个基于条件概率的判别模型(DiscriminativeModel)。利用了Sigmoid函数值域在[0,1]这个特性。
尚书左仆射·2020-08-18 12:08

【温故而知新】高斯判别分析(Gaussian Discriminant Analysis)

给定数据集；概率判别模型是直接去求，如下：高斯判别分析是一种概率生成模型，这里我们需要最大化后验概率估计，对于二分类，高斯判别分析并不是直接去求和的值，而是去比较与的大小关系,而是对联合概率进行建模；由贝叶斯公式可知
caicaiatnbu·2020-08-17 21:26

李航统计学习方法-感知机理论

感知机对应于输入空间（特征空间）中将实例划分为正负两类的分离超平面，属于判别模型。
JohnBanana·2020-08-17 17:05

好像还挺好玩的GAN3——Keras搭建CGAN给生成结果贴上标签

什么是CGANCGAN一种带条件约束的GAN，在生成模型（D）和判别模型（G）的建模中均引入条件变量y（conditionalvariabley）。使用额外信息y对模型增加条件，可以指导数据生成
Bubbliiiing·2020-08-17 17:42

统计学习方法笔记第二章-感知机

感知机对应于输入空间（特征空间）中将实例划分为正负两类的分离超平面，属于判别模型。感知机学习旨在求出将训练数据
Wine Ray·2020-08-17 17:11

李航《统计学习方法》第二版-第1章 统计学习及监督学习概论1.6-1.8 浅见

李航《统计学习方法》第二版-第1章统计学习及监督学习概论1.6-1.8浅见1.6泛化能力1.7生成模型和判别模型1.8监督学习应用1.6泛化能力也就是我们所说的对未知数据的适应能力，预测能力，这个才是我们要的
王伟王胖胖·2020-08-17 15:02

李航统计学习方法总结与整理

对应于输入空间中将样本实例分成正负两类的分离超平面，属于判别模型。其损失函数为：所有误分类点到分类超平面的距离总和。目的为最小化这个距离总和。其中，为误分类点到分离超平面距离。
w_zhao·2020-08-17 15:55

Beyond a Gaussian Denoiser: Residual Learning of Deep CNN for Image Denoising

Abstract图像去噪的判别模型学习由于其良好的去噪性能，近年来受到了人们的广泛关注。
XD207R·2020-08-17 15:59

统计学习方法第二版学习笔记（一）感知机

1.1感知机模型感知机是一种线性分类模型，属于判别模型。感知机模型的假设空间是定义在特征空间中的所有线性分类模型。
tianyouououou·2020-08-17 15:16

GAN实战（1）——Keras使用ACGAN实现数据扩增（含代码）

GAN实战（1）——Keras使用ACGAN实现数据扩增（含代码）1、什么是ACGAN2、数据集准备3、ACGAN网络的结构详解3.1生成模型3.2判别模型3.3模型训练5、主体代码6、模型调用7、总结
胖大海pyh·2020-08-17 14:45

统计学习方法 李航---第2章 感知机

感知机对应于输入空间(特征空间)中将实例划分为正负两类的分离超平面，属于判别模型。
dazhichang6061·2020-08-17 12:08

《Beyond a Gaussian Denoiser: Residual Learning of Deep CNN for Image Denoising》阅读笔记

一、论文下载：《BeyondaGaussianDenoiser:ResidualLearningofDeepCNNforImageDenoising》由于其良好的去噪性能，用于图像去噪的判别模型学习近来受到了广泛的关注
6个小石头·2020-08-17 11:06

《统计学习方法》第二章总结

感知机属于一种线性分类模型，属于判别模型，感知机的几何解释是一个可以用于分割两种不同数据的超平面，位于两部分的点（特征向量）分别被分为正类和负类，也被成为分离超平面。
哈特谢普苏特·2020-08-17 10:21

《统计学习方法(第二版)》学习笔记 第一章 统计学习及监督学习概论

文章目录第一章统计学习及监督学习概论1.回归_vs_分类_vs_标注2.数据的独立同分布假设3.极大似然估计3.1概念理解3.2极大似然函数4.生成模型_vs_判别模型5.核方法6.正则化7.交叉验证第一章统计学习及监督学习概论第一章作为开篇
忆殇DR·2020-08-17 10:50

《统计学习方法》 读书笔记 第二章

属于判别模型。利用梯度下降法进行学习。具有简单而易于实现的优点。是神经网络和支持向量机的基础。2.1感知机模型定义2.1（感知机）：假设输入空间（特征空间）是X⊆Rn，输出空间是Y={−1,+1}。
子夕听雨·2020-08-17 10:28

统计学习方法——第二章学习笔记

感知机感知机是二类分类的线性分类模型，输入为实例的特征向量，输出为实例的类别，取+1和-1，属于判别模型。
不吃辣的昕宝宝·2020-08-17 10:19

基于faster-rcnn的图片标注和数据集生成自动化工具（数据集格式同pascal voc）

本文使用python编写了自动化图片标注和数据集生成工具（本文标注目标是人脸，大家可以根据需要训练其他目标判别模型，比如汽车、自行车等标注需要的图片数据集）。
wyx100·2020-08-16 22:17

EM算法--应用到三个模型： 高斯混合模型 ，混合朴素贝叶斯模型，因子分析模型...

主要是对Ng教授的machinelearning视频学习和参考jerryLead讲义整理（特别鸣谢~）：由“判别模型、生成模型与朴素贝叶斯方法”一节得知：判别模型求的是条件概率p(y|x)，生成模型求的是联合概率
weixin_30900589·2020-08-16 09:11

机器学习基础知识点归纳

一.生成模型与判别模型1.概念介绍参考：https://blog.csdn.net/u012101561/article/details/52814571参考：http://www.cnblogs.com
huipingx·2020-08-16 06:39

DIMP：Learning Discriminative Model Prediction for Tracking 学习判别模型预测的跟踪

论文地址：https://arxiv.org/pdf/1904.07220v1.pdf代码：pytracking中有dimp的代码摘要与大多数其他视觉问题相比，跟踪需要在推理阶段在线学习鲁棒的特定于目标的外观模型。为了能够进行端到端的培训，目标模型的在线学习因此需要自身嵌入到跟踪体系结构中。由于这些困难，流行的孪生网络仅预测了目标特征模板。但是，这种模型由于无法集成背景信息而具有有限的判别能力。我
-流风回雪-·2020-08-16 04:40

DCGAN-深度卷积生成对抗网络-转置卷积

在DCGAN中主要有以下五个关键点：1.将pooling层convolutions替代,也就是只有卷积层，没有池化层（对于判别模型：
小小何先生·2020-08-16 03:59

机器学习深度学习常见问题汇总

文章目录统计/机器学习1.1请你简要描述一下生成模型和判别模型基本形式有哪些1.2集成学习1.2.1请你简要讲一下对于改进模型的两种方法AdaBoost和GBDT的区别1.2.2[机器学习算法中GBDT
李滚滚·2020-08-16 03:40

生成式模型vs判别式模型

该方法表示了给定输入X与产生输出Y的生成关系判别式模型：由数据直接学习决策函数Y=f(X)或条件概率分布P(Y|X)作为预测模型，即判别模型。判别方法关心的是对于给定的输入X，应该预测什么样的输出Y。
圣诞老人家·2020-08-15 15:24

面试总结

HMM和CRF相似点三个典型问题相似：1.评估2.学习3.解码1.评估使用向前后算法进行概率评估2.学习此处不同3.解码维特比算法解码不同点：1.CRF是判别模型，hmm是生成模型2.在模型训练上，crf
IM_FLYing_·2020-08-14 16:46

GAN的介绍和简单代码的实现

模型中有两大模块，生成模型(GenerativeModel,我们用G来简称)，和判别模型(Discriminative，我们用D来简称)，GAN的学习过程便是这两个过程之间的博弈对抗，在GAN的理论中，
残心花·2020-08-14 08:48

机器学习之感知机

感知机是二类分类的线性分类模型，输入为实例的特征向量，输出为实例的类别，取+1和-1二值，感知机对应于输入空间（特征空间）中将实例划分为正负两类的分离超平面，属于判别模型。
AndyZhang·2020-08-14 04:05

《统计学习方法（第二版）》李航 读书笔记 （4）第一章习题手写解答 伯努利模型的极大似然估计和贝叶斯估计；通过经验风险最小化推导极大似然估计

第一章习题手写解答伯努利模型的极大似然估计和贝叶斯估计；通过经验风险最小化推导极大似然估计监督学习方法又可以分为生成方法（generativeapproach）和判别方法（discriminativeapproach），所学到的模型也就是生成模型和判别模型生成方法
THU丶白起·2020-08-13 22:39

统计学习方法——模型与问题分类

而监督学习主要分为两类，一种是生成模型，一种是判别模型。1.生成模型生成模型是由数据学习联合概率分布P(X,Y)，然后求出条件概率分布P(Y|X)作为预测模型，其样子为：P(Y
刘炫320·2020-08-13 17:20

【学习笔记】【统计学习方法】第0章——引言

章统计学习及监督学习概论3  1.1统计学习3  1.2统计学习的分类5  1.3统计学习方法三要素15  1.4模型评估与模型选择19  1.5正则化与交叉验证23  1.6泛化能力24  1.7生成模型与判别模型
葑鈊丶·2020-08-12 12:43

神经网络和BP算法推导

感知机最终学习到的是将输入空间（特征空间）划分为正、负两类的分离超平面，属于判别模型。为此，使用误分类作为损失函数，利用梯度下降优化该函数，可求得感知机模型。感知机是神经网络与支
weixin_34387468·2020-08-11 02:55

使用对抗生成模型生成手写数字

模型通过框架中（至少）两个模块：生成模型（GenerativeModel）和判别模型（DiscriminativeModel）的互相博弈学习产生
孙宝龙·2020-08-10 06:51

统计学习方法笔记——感知机

感知机学习旨在求出将训练数据进行线性划分的分离超平面，属于判别模型。通过导入基于误分类的损失函数，利用梯度下降对损失函数进行极小化，求得感知机模型。感知机学习算法分
朱红的泪·2020-08-10 01:56

9 机器学习 支持向量机

SVM本质是判别模型，与概率无关。支持向量机分类：Hard-marginSVM，Soft-marginSVM和KernelSVM。1.2原理SVM有三宝，间隔对偶核技巧。
健浩·2020-08-09 15:39

李宏毅 2020 Machine Learning：Classification

监督学习方法又可以分为生成方法和判别方法，所对应的模型分别为生成模型(generativemodel)和判别模型(discriminativemodel)，在概率图上建立，属于贝叶斯角度。概率图
達某·2020-08-08 14:29

感知机原理剖析笔记（如何理解感知机）——《统计学习方法》 李航

属于判别模型。感知机的学习训练过程旨在寻找一个超平面，能够将实例进行线性划分，为此，我们要导入误分类的损失函数，利用随机梯度下降法对损失函数进行最小
野犬1998·2020-08-07 17:47

决策树分类算法（包含隐形眼镜分类的代码）

决策树-（DetectionTree）首先它是一个有监督学习算法、属于判别模型、非线性分类优缺点：优点：（1）能够处理数值型和类别型数据（2）不需要先验知识和参数假设（3）适合高维数据（4）准确性高，计算量小缺点
heda3·2020-08-07 14:52

李宏毅机器学习笔记(四)——分类问题

文章目录一.二分类问题1.贝叶斯分类器2.Logistic回归3.生成模型vs判别模型二.多分类问题1.选择预测函数(1).指数族分布(2).广义线性模型假设(3).softmax回归2.计算损失值3.
Unique13·2020-08-03 15:15

SVM和逻辑回归对比！！！完整

完整1.LR和SVM有什么相同点（1）都是监督算法，判别模型（2）LR和SVM都可以处理分类问题，且一般都是处理线性二分类的问题（在改进的情况下可以处理多分类）（3）两个方法都可以加不同的正则化项，如L1
倪浦清·2020-08-03 08:43

机器学习知识点

1.10生成模型与判别模型的区别1.11准确率，精确率，召回率与F1值是什么？
胖胖的小一休·2020-08-03 05:00

条件随机场

主要讲述线性链条件随机场，这时，问题变成了由输入序列对输出序列预测的判别模型，形式为对数线性模型，其学习方法通常是极大似然估计或正则化的极大似然估计。
蔚SE·2020-08-03 02:49

机器学习各种算法的特点归纳

1.感知机适用问题：二分类模型特点：超平面模型类型：判别模型学习策略：极小化误分类点到超平面的距离损失函数：误分点到超平面的距离学习算法：随机梯度下降2.k邻近法适用问题：多类分类，回归模型特点：特征空间
鸟恋旧林XD·2020-08-03 02:28

深度学习之 DCGAN 及TensorFlow 实现

://arxiv.org/pdf/1411.1784.pdf 1、生成性对抗网络 GAN（GenerativeAdversarialNets）由两个“对抗”模型组成：一个捕获数据分布的生成模型G和一个判别模型
ClarkChang·2020-08-03 00:22
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