判别模型

感知机-梯度下降

一类是依赖概率模型，一类依赖判别模型，本次学习的感知机属于非常简单的判别模型。
M宝可梦·2022-03-14 10:32

条件随机场（CRF）的详细解释

条件随机场是一类最适合预测任务的判别模型，其中相邻的上下文信息或状态会影响当前预测。CRF在命名实体识别、词性标注、基因预测、降噪和对象检测问题等方面都有应用
·2022-03-08 11:04

初识机器学习_你需要知道的基本概念罗列_以PY为工具

文章目录1.机器学习的组成2.问题划分3.学习方式划分3.1监督学习3.2半监督学习3.3无监督学习4.模型划分4.1生成模型4.2判别模型5.模型评估5.1训练误差与泛化误差5.2过拟合与欠拟合5.2.1
侯小啾·2022-02-18 07:20

Python机器学习应用之基于线性判别模型的分类篇详解

目录一、Introduction1LDA的优点2LDA的缺点3LDA在模式识别领域与自然语言处理领域的区别二、Demo三、基于LDA手写数字的分类四、小结一、Introduction线性判别模型（LDA
·2022-02-16 18:49

常见算法优缺点

如果注有条件独立性假设（一个比较严格的条件），朴素贝叶斯分类器的收敛速度将快于判别模型，如逻辑回归，所以你只需要较少的训练数据即可。即使NB条件独立假设不成立，NB分类器在实践中仍然表现的很出色。
andyham·2022-02-10 00:18

【统计学习方法】第二章 感知机

感知机模型定位：感知机属于二分类模型/线性模型/非概率模型/判别模型回顾：统计学习三要素：模型+策略+算法算法原理模型输入空间/特征空间：X⊆RnX\subseteqR^nX⊆Rn输出空间：y∈y\iny
#Super Pig·2021-12-05 21:45

Pytorch与视觉竞赛入门5-PyTorch搭建对抗生成网络

Pytorch与视觉竞赛入门5-PyTorch搭建对抗生成网络对抗生成网络原理对抗生成网络通过框架中（至少）两个模块：生成模型（GenerativeModel）和判别模型（DiscriminativeModel
冬于·2021-12-05 15:22

（笔记+代码+习题）统计学习方法第二章 感知机

是二类分类的线性分类模型，属于判别模型，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，利用梯度下降法对损失函数进行极小化，求得感知机模型。
盒子先生KingO·2021-11-15 20:38

Python人工智能学习PyTorch实现WGAN示例详解

目录1.GAN简述2.生成器模块3.判别器模块4.数据生成模块5.判别器训练6.生成器训练7.结果可视化1.GAN简述在GAN中，有两个模型，一个是生成模型，用于生成样本，一个是判别模型，用于判断样本是真还是假
·2021-11-11 13:09

GAN简介及原理分析

模型通过框架中（至少）两个模块：生成模型（GenerativeModel，下文简写G）和判别模型（DiscriminativeModel，下文简写D）的互相博弈学习产生相当好的输出。
秃头小苏·2021-10-06 16:44

面试中遇到的不会的题汇总

3、用rand7生成rand104、增大网络宽度和深度的区别55、optimizer.step和backward之间的区别6、SVM公式7、生成模型和判别模型8、逻辑回归缺点https://blog.csdn.net
hdychi·2021-09-02 18:36

机器学习基础篇：感知机、线性判别、逻辑斯蒂回归、朴素贝叶斯

感知机、线性判别、逻辑斯蒂回归、朴素贝叶斯目录感知机、线性判别、逻辑斯蒂回归、朴素贝叶斯感知机感知机模型解决的问题模型形式(定义)学习策略求解算法线性判别模型形式学习策略求解算法概率判别模型：逻辑斯蒂回归模型形式学习策略概率生成模型
guieraxbc·2021-08-31 01:02

条件随机场|机器学习推导系列（二十一）

软分类问题将概率作为分类的依据，分为概率判别模型和概率生成模型两种。其中概率判别模型对概率进行建模，代表算法有逻辑回归（LogisticRegression，LR）。
酷酷的群·2021-08-02 17:12

【gan】原理，损失函数

如何理解：1.x是真实数据，D1（x）为1，log1=0，D2（G）是假数据，等于0，log1还是0，所以优化的目标是使得判别模型损失原来越小2.生成模型，要努力造假，使得D2（G）努力接近1，即最小化损失函数
安琪拉的小迷妹·2021-06-22 08:00

降维PCA 主成分分析 Principal Components Analysis

一些基本概念：生成模型generativemodel：生成模型是指联合分布；判别模型是指条件分布。
波洛的汽车电子世界·2021-06-20 20:32

产生式模型与判别式模型的区别

AndrewNg在NIPS2001年有一篇专门比较判别模型和产生式模型的文章：OnDiscrimitiv
monitor1379·2021-05-16 00:30

中文NLP笔记：9. 基于LSTM的文本分类

没有考虑每个词的顺序有些句子即使把词的顺序打乱，还是可以看懂这句话在说什么，有时候词的顺序打乱，句子意思就变得面目全非N-gram是一种考虑句子中词与词之间的顺序的模型它是一种语言模型（LanguageModel，LM），一个基于概率的判别模型
不会停的蜗牛·2021-05-15 20:10

知错能改的感知机(Perceptron)

感知机对应于输入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。
多了去的YangXuLei·2021-05-09 08:11

2018-04-21

实现求解最优模型的算法模型选择评估训练误差：期望风险，经验风险，经验风险最小化，结构风险最小化测试误差选择正则化交叉验证：简单交叉验证，S折交叉验证，留一交叉验证对新数据进行预测分析泛化能力生成模型与判别模型分类问题
5fb8f07b9fa0·2021-05-02 11:10

统计学习方法读书笔记——第二章 感知机

感知机对应于输入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。2.1感知机模型定义：感知机是一种线性分类模型，属于判别模型。假设空间是定义在特征空间中所有线性分类模型，即函数集合。
Jarkata·2021-04-23 13:30

使用Python创建LDA模型进行分类

并生成线性判别模型对新生成的数据进行分离和预测。本篇文章使用机器学习库scikit-learn建立LDA模型，并通过绘图展示LDA的分类结果。准备工作首先是开始前的准备工作，导入需要使用的库文件，
PyChina·2021-04-23 07:10

“泰迪杯”挑战赛 - 基于非侵入式负荷检测与分解针对日常电器的电力数据挖掘

目录1.挖掘目标2.分析方法与过程2.1问题1分析方法与过程2.1.1单个设备运行特征2.1.2实时用电量计算2.2问题2分析方法与过程2.2.1流程图2.2.2基于SVM的多分类判别模型2.2.3基于最近邻的判别模型
weixin_47922824·2021-04-15 11:11

SAS使用鸢尾花(iris)数据集训练人工神经网络(ANN)模型

神经网络是一类灵活的非线性回归，判别模型。通过检测数据中复杂的非线性关系，神经网络可以帮助做出有关实际问题的预测。神经网络对于存在以下条件的预测问题特别
·2021-03-10 21:07

SAS使用鸢尾花(iris)数据集训练人工神经网络(ANN)模型

神经网络是一类灵活的非线性回归，判别模型。通过检测数据中复杂的非线性关系，神经网络可以帮助做出有关实际问题的预测。神经网络对于存在以下条件的预测问题特别
·2021-03-09 22:34

统计学习方法 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。
NelsonCheung·2021-03-01 12:59

GAN入门简介

顾名思义，模型包含两部分：生成模型（GenerativeModel，G）判别模型（DiscriminativeModel，D）在二者的互相博弈学习中产生预期的输出。
MasterYi-0803·2021-02-08 15:23

条件随机场 python_条件随机场的中文分词方法

本篇博文在此基础上，重点介绍利用CRF来实现分词的方法，这也是一种基于字的分词方法，在将句子转换为序列标注问题之后，不使用HMM的生成模型方式，而是使用条件概率模型进行建模，即判别模型CRF。
weixin_39812046·2020-12-08 14:38

《统计学习》--统计学习及监督学习概论

目录统计学习介绍统计学习分类统计学习方法三要素模型评估与模型选择正则化与交叉验证泛化能力生成模型与判别模型监督学习应用总结统计学习介绍统计学习的特点以计算机及网络为平台数据为研究对象，数据驱动目的是对数据进行预测与分析以方法为中心
汪汪军师·2020-10-14 20:37

k近邻算法原理以及代码

它是一种基本的分类与回归方法，属于判别模型。虽然在《统计学习方法》中只讨论他的分类问题，但是其实回归问题也与分类问题类似。k近邻算法在我看来就是一个近朱者赤，近墨者黑的算法。
Alter__·2020-10-13 17:05

“华为杯”第十七届中国研究生数学建模竞赛2020 —— B题

各道题的题目信息如下：  A题：华为题_芯片相噪算法设计  B题：汽油辛烷值建模  C题：面向康复工程的脑电信号分析和判别模型  D题：无人机集群协同对抗  E题：能见度估计与预测  F题：飞行器质心平衡供油策略优化
大彤小忆·2020-10-11 17:28

机器学习基础之初识机器学习中的各种模型和算法

目录算法概述监督学习无监督学习算法分类回归模型正则化模型聚类模型关联规则模型判别模型贝叶斯模型决策树模型降维模型图模型支持向量机模型人工神经网络模型集成模型深度学习算法概述总体分类，机器学习中的算法模型可以分两大类
咕噜oo·2020-10-09 21:01

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

2020年十七届华为杯数学建模比赛记录

今年赛题一共有六道ABCDEF：A题——华为题芯片相噪算法设计B题——汽油辛烷值建模C题——面向康复工程的脑电信号分析和判别模型D题——无人机集群协同对抗E题——能见度估计与预测F题——飞行器质心平衡供油优化策略我们最后选的
小徐要努力学习·2020-09-21 11:39

2020华为杯C题:面向康复工程的脑电信号分析和判别模型

面向康复工程的脑电信号分析和判别模型背景和意义大脑是人体中高级神经活动的中枢，拥有着数以亿计的神经元，并通过相互连接来传递和处理人体信息。脑电信号按其产生的方式可分为诱发脑电信号和自发脑电信号。
DanCheng-studio·2020-09-17 09:47

深度学习&计算机视觉常见的29道面试题及解析

3.解释神经网络的万能逼近定理4.神经网络是生成模型还是判别模型？5.BatchNormalization和GroupNormalization有何区别？6.模型压缩的主要方法有哪些？
ai52learn·2020-09-17 03:16

IRGAN：大一统信息检索模型的博弈竞争

汪军张伟楠等主要思想：把gan用在信息检索上面，一个生成模型，一个判别对抗模型摘要统一了两大学术派理论：计算一个文档跟query的相关性，辨别query跟文档对的相关性；提出了一个最大最小理论来优化这两个模型，判别模型从标记数据以及未标记数据挖掘数据来指导生成模型
molong1208·2020-09-16 15:22

使用MNIST数据集实现生成式对抗网络

article/details/78946039生成式对抗网络（GenerativeAdversarialNetworks，简称GANs）包含两部分，生成模型（GenerativeModel，简称G）和判别模型
to do 1+1·2020-09-16 01:21

Learning Discriminative Model Prediction for Tracking 用于跟踪的学习判别模型预测

快一个月没看论文了，突然觉得心里有点发慌。看看毕业条件，瞬间为自己感到担忧，努力吧，骚年！本文是译文，为了自己阅读方便，可能有不对的地方，有能力的建议看原文https://arxiv.org/pdf/1904.07220.pdf摘要当前对端到端可训练计算机视觉系统的努力对视觉跟踪任务提出了重大挑战。与大多数其他视觉问题相反，跟踪需要在推理阶段在线学习一个健壮的特定目标外观模型。为了实现端到端的可训
小左先生·2020-09-15 23:50

深度子域适应网络：Deep Subdomain Adaptation Network for Image Classification

在训练、测试数据的分布有变动的情况下去学习一个判别模型叫做domainadaptation或transferdistributions。
Eason_Swag·2020-09-15 16:31

机器学习：生成模型和判别模型

经典提问：NavieBayes和Logistic回归区别是什么？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。首先，NavieBayes通过已知样本求得先验概率P(Y),及条件概率P(X|Y),对于给定的实例，计算联合概率，进而求出后验概率。也就是说，它尝试去找到底这个数据是怎么生成的（产生的），然后再进行分类。哪个类别最有可能产生
计科小白兔·2020-09-15 06:55

区分【生成方法】与【判别方法】

代表方法：隐马尔可夫模型，朴素贝叶斯模型优点：收敛快，允许存在隐变量判别方法由数据直接虚席决策函数f(x)或者条件概率分布P(Y|X)作为预测的模型，即判别模型。
元气满满的少女程序员·2020-09-15 06:11

生成模型和判别模型的对比

1前言监督学习就是学习一个模型(或得到一个目标函数)，再用这个模型，对给定的数据进行预测。这个模型的一般形式为一个决策函数Y=f(X)，或者条件概率分布P(Y|X)。决策函数Y=f(X)：输入一个X，它就输出一个Y，这个Y与一个阈值比较，根据比较结果判定X属于哪个类别。例如两类(w1和w2)分类问题，如果Y大于阈值，X就属于类w1，如果小于阈值就属于类w2。这样就得到了X的类别。条件概率分布P(Y
时光杂货店·2020-09-15 06:45

机器学习“判定模型”和“生成模型”有什么区别？

Python工程师标准>>>维基百科上Generative条目里面有个经典的案例：假设有四个samples：生成式模型的世界是这个样子：而判定式模型的世界是这个样子：也就是说：生成模型是联合概率分布，判别模型是条件概率分布
weixin_34194317·2020-09-15 06:35

生成模型和判别模型的区别

1.监督学习分为生成模型和判别模型有监督机器学习方法可以分为生成方法和判别方法（常见的生成方法有混合高斯模型、朴素贝叶斯法和隐形马尔科夫模型等，常见的判别方法有SVM、LR等），生成方法学习出的是生成模型
樱夕夕·2020-09-15 05:42

判别模型和生成模型总结

区别判别模型：在有限样本的条件下建立判别函数，也就是最优分类面，实现分类（估计条件概率分布P（y|x））。
promisejia·2020-09-15 05:29

LDA主题模型，生成模型VS判别模型

生成模型VS判别模型监督学习方法可分为两大类，即生成方法与判别方法，它们所学到的模型称为生成模型与判别模型生成模型的特点1.从统计的角度表示数据的分布情况，能够反映同类数据本身的相似度2.生成方法的学习收敛速度更快
邜玥·2020-09-15 04:19

生成方法vs判别方法+生成模型vs判别模型

监督学习的方法可以分为2类，生成方法（generativeapproach）和判别方法（discriminativeapproach），所学到的模型分别为生成模型（generativemodel）和判别模型
watersink·2020-09-15 04:58

生成模型 VS 判别模型

版权声明：博主原创文章，转载请注明来源，谢谢合作！！https://blog.csdn.net/hl791026701/article/details/84677977监督学习的任务就是学习一个模型，应用这一模型，对给定的输入预测相应的输出，这一模型一般形式为决策函数：Y=f(X)Y=f\left(X\right)Y=f(X)或者条件概率分布：P(Y∣X)P\left(Y\midX\right)P
剑之所致，心之所往·2020-09-15 04:22

生成模型VS判别模型

监督学习方法可以分为生成方法和判别方法，所学习得到的模型分别为生成模型和判别模型。
flipped_Sun·2020-09-15 03:39

条件随机场（CRF）及CRF++安装使用

很清楚了，这是个判别模型。CRF也可以看做一个无向图模型或者马尔可夫
萝卜虫·2020-09-14 17:33
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