判别模型第13页

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APP干货铺子·2020-06-29 15:33

好像还挺好玩的GAN6——Keras搭建LSGAN最小二乘GAN

无论是判别模型的训练，还是生成模型的训练，都需要将交叉熵更改为均方差。神

Bubbliiiing·2020-06-29 14:30

GAN网络学习之DCGAN（二）

具体而言，在生成模型中，允许卷积层代替池化层完成空间上采样的学习；在判别模型中，允许卷积层代替池化层完成空间下采样的学习；（2）在生成模型和判

THU-弘毅·2020-06-29 08:40

深度置信(信念)网络DBN(Deep Belief Network)

1.简介DBNs是一个概率生成模型，与传统的判别模型的

我爱芒果干啊·2020-06-29 08:34

李宏毅机器学习——Logistic回归

判别模型vs生成模型生成模型的优势多类别分类Softmax定义target逻辑回归的局限特征转换级联逻辑回归模型Logistic回归分类概念分类要找一个functionfunction函数，输入对象xx

Joker__Wa·2020-06-29 05:55

生成对抗网络GAN---生成mnist手写数字图像示例（附代码）

框架中同时训练两个模型：一个生成模型（generativemodel）G，用来捕获数据分布；一个判别模型(discriminativemodel)D，用来估计样本来自于训练数据的概率。

陶将·2020-06-29 03:22

【论文笔记】Generative Adversarial Networks

论文链接：GenerativeAdversarialNetworks该文提出一种新颖的对抗式生成模型架构，这种框架同时训练两个模型，一个是生成模型G，用来习得数据的真实分布，一个是判别模型D，用来判断一个样本是否是真实样本

theoreoeater·2020-06-28 22:22

【总结】自然语言处理（NLP）算法：概述与分类

目录NLP界神级人物NLP知识结构1.概述2.形式语言与自动机3.语言模型4.概率图模型，生成模型与判别模型，贝叶斯网络，马尔科夫链与隐马尔科夫模型（HMM）5.马尔科夫网，最大熵模型，条件随机场（CRF

黄辣鸡·2020-06-28 22:35

命名实体识别序列标注 HMM 条件随机场模型（CRF）

线性链条件随机场，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，学习方法为极大似然估计或正则化的极大似然估计

Zhen大虾·2020-06-28 21:57

分类：从生成模型到判别模型

在解决分类问题时，生成模型（generativemodel）和判别模型（discriminativemodel）是常用的两类模型。

Prophet_Yu·2020-06-28 21:24

言简意赅了解十大常见AI算法

感知机二分类二分类的线性分类模型，也是判别模型。目的是求出把训练数据进行线性划分的分离超平面。感知机是神经网络和支持向量机的基础。学习策略：极小化损失函数。损失函数对应于误分类点到分离超平面的总距离。

weixin_34150503·2020-06-28 12:41

面试问题总结

机器学习模型分为：GenerativeModeling（生成模型）和DiscriminativeModeling（判别模型）两种，GM是由训练数据学习联合分布概率P(X,Y),然后求出条件概率P(Y|X

weixin_33965305·2020-06-28 08:38

数据挖掘之产生模型VS判别模型

要求已知样本无穷或尽可能的大；一般建立在Bayes理论的基础之上如果对条件概率P(m|s)建模，就是判别模型（D

七八音·2020-06-27 13:19

机器学习面试知识点总结第二弹

生成模型与判别模型监督学习模型可分为生成模型与判别模型判别模型直接学习决策函数或者条件概率分布直观来说，判别模型学习的是类别之间的最优分隔面，反映的是不同类数据之间的差异生成模型学习的是联合概率分布P(

joshuasea·2020-06-27 08:17

机器学习---生成模型与判别模型

生成模型（GenerativeModel）是相对于判别模型（DiscriminativeModel）定义的。他们两个都用于有监督学习。

吃不胖的卷卷·2020-06-27 02:54

朴素贝叶斯模型

一、朴素贝叶斯模型能够处理的问题1.1特征向量是离散值的请况：在GDA（高斯判别模型）中，我们要求特征向量x是连续实数向量。如果x是离散值的话，可以考虑采用朴素贝叶斯的分类方法。

小碧小琳·2020-06-26 23:33

贝叶斯分类器笔记

贝叶斯分类器的基本思维判别模型与生成模型机器学习的目的在于想得到一个模型，这种模型对数据的管理能力要比较强，那怎么才能学习得到这样的优秀的模型呢？

为什么不再是小机灵儿·2020-06-26 23:15

机器学习岗位面试问题汇总之总体性问题

扩充问题，取消简易答案）1.机器学习、模式识别、深度学习的关系2.解释监督学习、非监督学习、半监督学习的关系3.机器学习模型分类之监督/非监督4.机器学习模型分类之回归/分类/标注5.机器学习模型分类之判别模型

抖腿大刘·2020-06-26 22:55

生成模型 VS 判别模型（含义、区别、对应经典算法）

判别模型：学习得到条件概率分布P(y|x)，即在特征x出现的情况下标记y出现的概率。数据要求：生成模型需要的数据量比较大，能够较好地估计概率密度；而判别模型对数据样本量的要求没有那么多。

CAM-TAY·2020-06-26 22:59

机器学习面试准备（持续更新）--- 优秀博文传送门，收集优秀资源

2017年1月28日整理3.机器学习面试准备之三、决策树与随机森林2017年1月31日整理4.支持向量机通俗导论（理解SVM的三层境界)2017年2月4日拜读5.从最大似然到EM算法浅解拜读6.生成模型与判别模型

如今我已剑指天涯·2020-06-26 16:34

小白的GAN网络学习（二）- DCGAN

文章目录小白的GAN网络学习（二）-DCGAN什么是DCGANDCGAN的设计技巧基于mnist数据集的DCGAN的TF代码什么是DCGANDCGAN就是将CNN和原始的GAN结合到了一起，生成模型和判别模型都运用了深度卷积神经网络的生成对抗网络

summer_bugs·2020-06-26 15:13

Generative Adversarial Networks 生成对抗网络的简单理解

1.引言在对抗网络中，生成模型与判别相竞争，判别模型通过学习确定样本是来自生成模型分布还是原始数据分布。

somTian·2020-06-26 13:34

pytorch学习（四）利用pytorch训练GAN-------（基于MNIST数据集）的句句讲解

模型通过框架中**（至少）两个模块：生成模型（GenerativeModel）和判别模型（Discriminati

cdy艳0917·2020-06-26 12:27

tensorflow使用GAN生成手写数字(代码介绍)

模型主要包括两个模块，生成模型(GenerativeModel)和判别模型(Adver

修炼之路·2020-06-26 11:08

机器学习常用算法总结

对最常见的机器学习算法做一点点简单的总结，嫌麻烦公式就不贴了，这里有我字很丑的听课笔记，无关人员请撤离…LR与SVM的异同相同点：逻辑回归和SVM都是有监督学习，本质都是线性分类判别模型。

HamTam12·2020-06-26 10:45

机器学习笔记（一）

判别模型有：K近邻，感知机，决策树，逻辑回归，EM，SVM，Boost,CRF.参数与非参数参数模型参数个数固定，与训练数据无关。非参数模型参数个数依赖于训练数据的个数，会变(不是没有参数)。

超级替补·2020-06-26 06:26

从模型策略算法来理解感知机

其中，参数w叫做权值向量weight，b称为偏置bias，sign为反对称的符号函数，定义为符号函数（2）感知机模型是一种线性分类模型，属于判别模型。

马崇·2020-06-26 00:44

[机器学习] 感知机原理（Perceptron）

方法适用问题模型特点模型类型学习策略学习的损失函数学习算法感知机二类分类分离超平面判别模型极小化误分点到超平面距离误分点到超平面距离随机梯度下降算法感知机是《统计学习方法》第二章的内容，也是机器学习众多方法中的第一个

三个半_Z·2020-06-25 21:40

机器学习算法：支持向量机

支持向量机适用问题：二分类问题模型类型：判别模型模型特点：分离超平面、核技巧学习策略：极小化正则化合页损失、软件额最大化学习算法：概率计算公式、EM算法定义：支持向量机（SupportVectorMachine

listarya·2020-06-25 20:55

机器学习算法:决策树

决策树适用问题：多类分类，回归模型类型：判别模型模型特点：分类树、回归树学习策略：正则化的极大似然估计学习的损失函数：对数似然损失学习算法：特征选择树的生成树的剪枝总结：1.分类决策树模型是表示基于特征对实例进行分类的树形结构

listarya·2020-06-25 20:25

统计学习方法-第二章感知机-读书笔记

数据集的线性可分3.2点到线的距离3.3样本到超平面的距离3.4损失函数4、感知机学习算法4.1原始形式算法4.2对偶形式算法4.3原始形式和对偶形式的选择5遗留问题1、前言感知机为线性分类模型，属于判别模型

qq_38829768·2020-06-25 15:01

概率图模型的学习——Probabilistic Graphical Model

一、概括对于分类问题给定：x(观测值)、y(预测值)例如：天气预测x={气温,湿度,气压,…}；y={晴天,下雨,多云,…}；生成模型（generative）判别模型（discriminative）生成模型

三井_pan·2020-06-25 04:54

NLP自然语言处理CRF详解

本文出自原文地址：http://www.cnblogs.com/baiboy/p/crf3.html1机器学习中的生产模型与判别模型生产式模型与判别式模型简述，条件随机场是哪种模型？

光英的记忆·2020-06-25 04:04

SVM与LR的异同

SVM与LR相同点：SVM与LR都是分类算法，解决分类问题如果不考虑使用核函数，SVM与LR都是线性分类模型，也就是说它们的分类决策面是线性SVM与LR都是监督学习方法SVM与LR都是判别模型。

qq_28935065·2020-06-25 04:07

机器学习概述（2）--生成模型和判别模型的区别

文章目录1.引入1.1.判别式模型1.2.生成式模型2.生成模型与判别模型1.引入在监督学习下，模型可以分为判别式模型与生成式模型。

shelley__huang·2020-06-25 03:04

GAN,DCGAN

在这篇文章中，我们探讨了生成模型通过将随机噪声传输到多层感知机来生成样本的特例，同时判别模型也是通过多层感知机实现的。我们称这个特例为对抗网络。

qq_26249811·2020-06-25 02:36

贝叶斯模型

贝叶斯模型文档可下载，目录贝叶斯模型1.判别模型与生成模型2.基于最小风险贝叶斯决策理论3.高斯判别分析模型(GaussianDiscriminantAnalysis)3.1高斯判别分析（GDA）与LR

人上人生之人·2020-06-25 02:28

支持向量机

二、策略对于判别模型来说，其策略一般就是定义一个损失函数，然后通过第三步的

Sunning_001·2020-06-25 00:59

NLP系列学习:生成型模型和判别型模型

在学习机器学习的过程中我们总会遇见一些模型,而其中的一些模型其实可以归类于生成模型或者是判别模型中去,而这一篇文章我将会简单的概述下我最近所遇到的一些模型,并且按照自己的理解去记录下来,其中肯定会有差错

云时之间·2020-06-24 21:18

机器学习面试问题汇总

1监督与非监督区别2L1L2区别3生成模型和判别模型区别像贝叶斯lda等就是生成模型计算过概率分布之类的1svm算法的原理如何组织训练数据如何调节惩罚因子如何防止过拟合svm的泛化能力增量学习2神经网络参数相关比如参数的范围如何防止过拟合隐藏层点的个数多了怎样少了怎样什么情况下参数是负数

余音丶未散·2020-06-24 21:01

CRF模型在NLP中的运用

CRF是判别模型，其原理如下：如何用简单易懂的例子解释隐马尔可夫模型？https://www.zhihu.com/question/20962240CRF与HMM(隐马尔可夫模型)的区别：http

HaiwiSong·2020-06-24 18:27

生成式对抗网络GAN之实现手写字体的生成(基于keras Tensorflow2.0实现)详细分析训练过程和代码

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

菜鸟12134·2020-06-24 18:41

机器学习——支持向量机SVM学习总结

数学模型判别模型f(x)=wTx+bf(x)=w^Tx+bf(x)=wTx+b，把b当成w的一部分则f(x)=wTxf(x)=w^Txf(x)=wTx，对于最大

夏未眠秋风起·2020-06-24 16:37

对抗生成网络(GAN)原理解析及扩展应用（付论文）

现在大多数的网络是判别模型，生成模型也有，比如受限玻尔兹曼机等。但是这些模型都要用到马尔可夫链，这是一个无监督学习的过程，只要有输入就可以，但是马尔可夫过程的计算量很大。

mynodex·2020-06-24 16:07

【机器学习】最大熵马尔科夫模型

点击上方蓝色字体，关注AI小白入门哟跟着博主的脚步，每天进步一点点本文介绍了最大熵马尔可夫模型，在隐马尔可夫模型（隐状态序列）的基础上应用最大熵模型思想，将一个概率生成模型转化为概率判别模型，同样最大熵马尔可夫模型带解决的三个问题

AI小白入门·2020-06-24 11:32

SeqGAN论文翻译与原理理解 =>SeqGAN: Sequence Generative Adversarial Nets with Policy Gradient

摘要：GAN采用判别模型引导生成模型的训练在连续型数据上已经产生了很好的效果，但是有两个limitations，第一，当目标是离散数据时，如文本，不可能文本+1产生梯度信息引导生成器的生成；第二，判别模型只能对完整的序列产生判别信息

love_image_xie·2020-06-24 08:36

机器学习从零开始系列连载（五）——纯Python手写感知机模型

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进行线性划分的分离超平面，为此，导入基于误分类的损失函数，利用梯度下

Code进阶狼人·2020-06-24 07:03

AI学习笔记1

SupervisedLearning）无监督学习（UnsupervisedLearning）半监督学习（Semi-SupervisedLearning，SSL）按解决的问题分类：分类和回归聚类标注按算法本质：生成模型判别模型机器学习

Realank·2020-06-23 20:56

统计学习方法——修炼学习笔记2：感知机

感知机是属于判别模型，因为其求出分离超平面直接将输入实例划分为正例和负例。

Sam_L·2020-06-23 16:43

总结 LR 与 SVM 以及线性回归的区别与联系

LR与SVM的联系与区别相同点LR与SVM都是分类算法；LR与SVM都是监督学习算法；LR与SVM都是判别模型；关于判别模型与生成模型的详细概念与理解，笔者会在下篇博文给出，这里不详述。

HF飞哥·2020-06-23 15:13

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