判别模型第12页

深度学习：生成式对抗网络，让机器在博弈中实现“自我成长”

点击阅读原文深度神经网络在判别模型领域的进步远比在生成模型领域进步快得多，其主要原因就在于相对于生成式模型来说，判别模型目标清晰、逻辑相对简单，实现起来容易。

xuyz24757·2020-07-10 20:51

跨领域迁移的连贯性模型（ACL 2019）

采用的是一个局部判别模型，可以使用更少的负样本来训练识别不正确的句子顺序。实验证明他们采用的方法既简单又能够在WSJ上显著的超过当前最好的方法，在开放域上更是取得了很好的效果。

刘炫320·2020-07-10 17:17

PRML读书会第四章 Linear Models for Classification(贝叶斯marginalization、Fisher线性判别、感知机、概率生成和判别模型、逻辑回归)

现在我们就开始讲第四章，第四章的内容是关于线性分类模型，主要内容有四点:1)Fisher准则的分类,以及它和最小二乘分类的关系(Fisher分类是最小二乘分类的特例)2)概率生成模型的分类模型3)概率判别模型的分类模型

Nietzsche2015·2020-07-10 16:06

生成模型与判别模型详解

本篇会详细讲解生成模型和判别模型的区别，篇幅稍长作者：zouxy09来源：https://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/8195017决策函数Y=f(X)或者条件概率分布

算法岗从零到无穷·2020-07-09 04:08

判别式模型(discriminative model)和生成模型（generative model）

已知输入变量x，判别模型(discriminativemodel)通过求解条件概率分布P(y|x)或者直接计算y的值来预测y。

致Great·2020-07-09 03:54

深度置信网络（Deep Belief Networks）DBN

DBN是一个概率生成模型，与传统的判别模型的神经网络相对，生成模型是建立一个观察数据和标签之间的联合分布。通过训练其神经元间的权重，可以让整个神经网络按照最大概率来生成训练数据。

夏天云子·2020-07-09 01:55

机器学习笔记（五）-高斯判别分析

blog.csdn.net/weixin_42555080本次代码的环境：运行平台：WindowsPython版本：Python3.xIDE：PyCharm一、前言在机器学习笔记（四）-逻辑回归已经介绍了，软分类又分为概率判别模型

Blessy_Zhu·2020-07-08 20:13

如何区分生成模型和判别模型？

生成模型和判别模型简单的概念监督学习的目标是学习的得到一个模型，通过这个模型对给定的输出，得到一个特定的输出，从而预测该数据的类别。这个模型可以称为classifier。

weixin_33724046·2020-07-08 15:37

判别模型、生成模型与贝叶斯方法

一、判别模型与生成模型判别模型：用特征值来求结果的概率，形式化表示为，在参数确定的情况下，求解条件概率。通俗的解释为在给定的特征后预测结果出现的概率。

vv428047423·2020-07-08 12:02

生成模型与判别模型的区别与联系

所学到的模型分别称为生成模型（generativemodel）和判别模型（discriminativemodel）。2、判别模型2.1判别方

花梦飞·2020-07-08 11:05

机器学习常见面试问题

1、生成模型和判别模型是什么？各有什么优缺点？2、机器学习常见的评价指标有哪些?

syyyy712·2020-07-08 07:33

斯坦福机器学习：网易公开课系列笔记（五）——高斯判别分析、朴素贝叶斯

高斯判别分析(Gaussiandiscriminantanalysis)判别模型和生成模型前面我们介绍了Logistic回归，通过学习hΘ(x)来对数据的分类进行预测：给定一个特征向量x→输出分类y∈{

NirHeavenX·2020-07-08 03:48

半监督生成对抗哈希算法Semi-Supervised Generative Adversarial Hashing for Image Retrieval论文笔记

该论文提出了一种半监督学习的生成对抗哈希算法（即SSGAH）：文中分别定义了生成模型、判别模型与深度哈希模型共同实现算法框架的搭建采用了TripletLoss作为损失函数利用无类标样本参与训练，即利用半监督学习方法进行训练网络文中提出了半监督损失函数

Puremelo·2020-07-08 00:32

感知机算法原理及推导

感知机于输入空间（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。感知机于1957年由Rosenblatt提出，是神经网络和支持向量机的基础。

Mr番茄蛋·2020-07-07 22:00

利用 sklearn SVM 分类器对 IRIS 数据集分类

SVM是一种判别模型，既适用于分类也适用于回归问题，标准的SVM是二分类器，可以采用“onevsone”或“onevsrest”策略解决多分类问题。

_Daibingh_·2020-07-07 09:34

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

摘要：用于图像去噪的判别模型学习由于其有利于去噪性能而最近吸引了相当大的关注。

勤奋的小学生·2020-07-07 08:54

高斯判别分析(GDA)和朴素贝叶斯(NB)

生成模型和判别模型监督学习一般学习的是一个决策函数y=f(x)y=f(x)y=f(x)或者是条件概率分布p(y∣x)p(y|x)p(y∣x)。

耐耐~·2020-07-07 07:35

判别模型与生成模型

这个也就是后面很火的，GAN（生成式对抗网络）中生成模型G与判别模型D之间的互相对抗了。

小碧小琳·2020-07-07 06:34

高斯判别分析模型The Gaussian Discriminant Analysis model

高斯判别模型，内容其实非常简单对于大多数模型，无非就是做这么几件事情1.假设模型2.设定参数，表示概率3.用最大似然，通过样本算出参数4.用得到的参数，再去测试数据里计算概率高斯模型判别是是这样，因为是判别吗

Johnny_Cuii·2020-07-07 06:54

【GANs学习笔记】（一）初步了解GANs

blog.csdn.net/sxf1061926959/article/details/54630462http://www.gwylab.com/paper-gans.html第一章初步了解GANs1.生成模型与判别模型理解对抗网络

bupt_gwy·2020-07-07 02:39

逻辑回归

逻辑回归（LogisticRegression）判别模型：我们只需要学习P(y|x)。让步比（oddsratio）：假设一个特征有0.9的概率属于类别1，P(y=1)=0.9。

Shingle_·2020-07-07 00:05

Python玩转数据分析——数据处理之数据清洗（处理缺失值）

方法二：用一个统计模型计算的值代替缺失值，通常用回归模型、判别模型等。方法三：将有缺失值的记录删除。这里仅展示方法一的Python实现。

Sinpoint·2020-07-06 23:52

【机器学习】生成模型与判别模型详解

生成模型与判别模型1.定义2.通俗解释例1：猫狗分类例2：如何确定一只羊是山羊还是绵羊例3.识别一种语言是哪种语言例4.跟踪问题3.如何选择哪种模型主要来源：[白话解析]深入浅出最大熵模型1.定义生成模型

y = wX + b·2020-07-06 19:46

感知机（一）——原理篇

判别模型线性分类模型文章目录模型策略算法模型感知机是根据输入实例的特征向量xxx对其进行二类分类的线性分类模型，由输入空间到输出空间的函数为：(*)f(x)=sign(w⋅x+b)f(x)=sign(w

MYRLibra·2020-07-06 15:16

之前学习的复习，以及一些问题总结。PART 1

因此，这是一个判别模型3.模

Null_Pan·2020-07-06 14:14

生成模型和判别模型

转自：https://blog.csdn.net/u012101561/article/details/52814571生成模型（GenerativeModel）是相对于判别模型（DiscriminativeModel

zl3090·2020-07-06 13:42

隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model，HMM）

CRF就像一个反向的隐马尔可夫模型(HMM)，通过可观测状态判别隐含变量，其概率亦通过标注集统计得来，是一个判别模型。其它常见的判别式模型有：K近邻法、感知机、决策树、逻辑斯蒂回归模型、最大熵模型

Firework_han·2020-07-06 03:59

机器学习：偏差、方差，生成模型，判别模型，先验概率，后验概率

一、偏差、方差偏差与方差分别是用于衡量一个模型泛化误差的两个方面；模型的偏差，指的是模型预测的期望值与真实值之间的差；模型的方差，指的是模型预测的期望值与预测值之间的差平方和；在监督学习中，模型的泛化误差可分解为偏差、方差与噪声之和。偏差用于描述模型的拟合能力；方差用于描述模型的稳定性。导致偏差和方差的原因偏差通常是由于我们对学习算法做了错误的假设，或者模型的复杂度不够；比如真实模型是一个二次函数

work_coder·2020-07-06 03:50

LR和SVM、线性回归的联系与区别

LR和SVM的联系：都是监督的分类算法都是线性分类方法(不考虑核函数时）都是判别模型判别模型和生成模型是两个相对应的模型。

LZXandTM·2020-07-05 12:24

机器学习系列（二）——朴素贝叶斯 Naive Bayes

冰淇淋lining·2020-07-05 08:27

GAN生成式对抗网络

GAN由两个部分组成，一个是生成模型（GenerativeModel），一个是判别模型（DiscriminativeModel），通过他们俩互相博弈学习产生的输出。

theodore的技术提升之路·2020-07-05 08:59

【机器学习】Fisher Kernels on Visual Vocabularies for Image Categorization 学习

该策略是使用来自生成模型的梯度向量来表示信号，然后再将这种表示送入到判别模型的分类器中。

S大幕·2020-07-05 05:53

生成对抗网络简介（包含TensorFlow代码示例）【翻译】

判别模型vs.生成模型示例：近似一维高斯分布提高样本多样性最后的思考关于GAN的一些讨论最近，大家对生成模型的兴趣又开始出现（OpenAI关于生成模型的案例）。

Omni-Space·2020-07-05 01:08

【GAN优化】长文综述解读如何定量评价生成对抗网络(GAN)

作者&编辑|小米粥编辑|言有三在判别模型中，训练完成的模型要在测试集上进行性能测试，然后使用一个可以量化的指标来表明模型训练的好坏，例如最简单的，使用分类准确率评价分类模型的性能，使用均方误差评价回归模型的性能

言有三·2020-07-04 17:10

基于NBM的图像二分类问题

朴素贝叶斯算法在概率图模型中被划分为判别模型是目前应用最为广泛的分类模型之一。最常见的分布有高斯分布，多项式分布和伯努利分布。

缓冲进行时·2020-07-04 06:24

机器学习模型---判别VS生成，概率VS非概率，参数VS非参数

文章目录1.判别模型VS生成模型1.1判别模型1.2生成模型2.概率模型VS非概率模型2.1概率模型2.2非概率模型2.3两者对应关系图3.参数模型VS非参数模型3.1参数模型3.2非参数模型参考文章：

csdn_SUSAN·2020-07-04 04:31

机器学习笔记(2) —— 生成模型(概率模型)

前言正文生成模型和判别模型的区别为什么不使用回归模型生成模型——后验概率高斯分布分类模型(Step1：buildmodel)最大似然估计目标函数(Step2：Goodnessoffunction)求解(

偶是等一下·2020-07-04 03:01

生成模型与判别模型

生成模型与判别模型生成模型生成模型（generativemodel）学习的对象是输入x和输出y的联合分布P(X,Y)即先学习所有x和y之间的联合概率分布P(X,Y)，然后得到后验概率P(Y|X)，此过程中

Turned_MZ·2020-07-02 12:40

贝叶斯网络python实战（以泰坦尼克号数据集为例，pgmpy库）

（判别模型，生成模型的区分可以

leida_wt·2020-07-02 07:13

生成模型VS判别模型简洁介绍

作者：politer链接：https://www.zhihu.com/question/20446337/answer/256466823来源：知乎看了所有的回答，也网上搜了一些解释，感觉明白了一些。引用楼上Bowen答友的一张图：其实机器学习的任务是从属性X预测标记Y，即求概率P(Y|X)；对于判别式模型来说求得P(Y|X)，对未见示例X，根据P(Y|X)可以求得标记Y，即可以直接判别出来，如上

小龙快跑jly·2020-07-02 05:44

生成对抗网络（GAN）是干什么用的？

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相当好的输出。

choushi5845·2020-07-01 20:33

对抗生成网络（GAN）学习笔记

生成模型与判别模型判别模型：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。

仰望星空的小狗·2020-07-01 18:07

机器学习降维之线性判别模型(LDA)

1.LDA简介线性判别分析(LinearDiscriminantAnalysis,LDA)是一种监督学习的降维方法，也就是说数据集的每个样本是有类别输出。和之前介绍的机器学习降维之主成分分析(PCA)方法不同，PCA是不考虑样本类别输出的无监督学习方法。LDA的原理简单来说就是将带上标签的数据（点），通过投影的方法，投影到维度更低的空间中，使得投影后的点会形成按类别区分。而我们的目标就是使得投影后

谓之小一·2020-07-01 14:05

线性判别分析(LDA)模型

并生成线性判别模型对新生成的数据进行分离和预测。LDA投影矩阵在维基百科中对投影的定义是：“投影是从向量空间映射到自身的一种线性变换，是日常生活中“平行投影”概念的形式化和一般化”。

czp11210·2020-07-01 02:06

【机器学习】生成模型和判别模型

定义：生成方法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)作为预测的模型。包括朴素贝叶斯，贝叶斯网络，高斯混合模型，隐马尔科夫模型等。判别方法由数据直接学习决策函数y=f(x)或者条件概率分布P(y|x)作为预测的模型。包括K近邻，感知机，决策树，逻辑回归，提升方法，支持向量机和条件随机场等。对比：生成模型能反映数据之间的关系，可以做增量学习，生成模型的学习收敛速度更快，而

五月槐花儿香·2020-06-30 17:01

机器学习参数模型与非参数模型/生成模型与判别模型

2018-03-31更新：生成模型与判别模型参数模型：根据预先设计的规则，例如方差损失最小，进行学习，参数模型例子：回归（线性回归、逻辑回归）模型；最好可以看一下或者直接进行一下相关的推导；根据规则，拥有少部分数据就可以

三印·2020-06-30 12:42

Cascaded Generative and Discriminative Learning for Microcalcification Detection in Breast Mammogram

之前的多数的微钙化检测模型以属于判别模型，用分类器将其与背景分开。将微钙化点与正常组织分开依然是一项挑战，因为它们太小了（最多14个像素）。

烩面遇见拉面·2020-06-30 02:24

生成模型--生成式对抗网络(GAN，Generative Adversarial Networks)综述

它由两个成对的网络协同运作，即生成模型（GenerativeModel）和判别模型（DiscriminativeModel），两者的的互相博弈学习产生相当好的输出。

whitenightwu·2020-06-29 22:36

我们真的明白生成模型和判别模型了吗？

1.写在前面今天补了一下机器学习的数学知识，突然又遇到了判别模型和生成模型这两个词语，之前学习统计学习方法的时候也遇到过，当时就模模糊糊的，如今再遇到，发现我还是没明白，但这次哪有轻易再放过去之理？

Miracle8070·2020-06-29 21:55

Generative Adversarial Nets（译）

/details/54577236）摘要我们提出了一个通过对抗过程估计生成模型的新框架，在新框架中我们同时训练两个模型：一个用来捕获数据分布的生成模型G，和一个用来估计样本来自训练数据而不是G的概率的判别模型

小时候贼聪明·2020-06-29 20:44

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