判别模型第9页

Fisher's Linear Discriminant（LDA) 线性判别模型（2类）

Fisher’sLinearDiscriminant（LDA)线性判别模型LDA（LinearDiscriminantAnalysis线，性判别分析），是一种supervisedlearning，是由Fisher

蔡希玉·2020-09-12 04:43

MLAPP————第八章 Logistic 回归

第八章Logistic回归8.1简介在这一章我们是介绍了用判别模型来进行分类问题的求解，而不是进行用生成模型。

QQQiZZZ·2020-09-12 01:51

图生成对抗网络

现有的图形表示学习方法可分为两类：学习图中潜在连通性分布的生成模型，以及预测一对顶点之间存在边的概率的判别模型。（2）创新点在

善青·2020-09-11 23:59

GANs笔记(1) - 初步了解 GANs

https://www.toutiao.com/a6675315277808271884/1.生成模型与判别模型理解对抗网络，首先要了解生成模型和判别模型。

喜欢打酱油的老鸟·2020-09-11 23:02

GAN及其变体C_GAN,infoGAN,AC_GAN,DC_GAN（一）

下一篇文章见：GAN及其变体DCGAN,CGAN,infoGAN,BiGAN,ACGAN,WGAN,DualGAN（二）在介绍GAN之前，我们先了解一些什么是生成模型(GenerativeModel)和判别模型

陶将·2020-09-11 23:29

生成对抗网络入门（GAN）

原文地址：https://blog.csdn.net/on2way/article/details/72773771GAN中有两个这样的博弈者，一个人名字是生成模型（G），另一个人名字是判别模型（D）。

Time-Net·2020-09-11 22:34

理想主义文艺青年·2020-09-11 22:50

生成器与判别器模型

码着：关于生成模型与判别模型的介绍https://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/8195017

qq_41909350·2020-09-11 22:21

生成对抗网络原始文章算法详细介绍

生成对抗网络的基本思想：生成对抗网络中有两个模型Generator和Discriminator,生成模型可以比作counterfeiters，判别模型可以比做是police，生成模型通过自身的优化产生越来越像真钞的假币

三傻子·2020-09-11 22:26

GAN 生成对抗网络

框架中同时训练两个模型：捕获数据分布的生成模型G，和估计样本来自训练数据的概率的判别模型D。G的训练程序是将D错误的概率最大化。GAN主要针对是一种生成类问题。目前深度

Rachel_nana·2020-09-11 21:31

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。而生成式则不一样，需要学习猫长什么样，狗长什么样。有了两者的长相以后，再根据长相去区分。具体而言：生成式模型：由数据学习联合概率分布P(X,Y)，然后由P(Y/X)=P(X,Y)/P(X)求出概率分布P

CV-GANRocky·2020-09-11 21:10

GAN基本结构和初步理解 | 个人笔记

的基本结构和初步理解记笔记是为了将已经了解的知识从个例抽象出来，以便将其运用到普遍情况并且记下易错点、难点，方便回忆1.基本结构一个GAN(生成对抗网络)的主要结构由一个生成模型G(enerator)和一个判别模型

BlackSheepX·2020-09-11 21:17

DDCX2018届校招内推笔试——算法工程师

---------------【选择题】-------------------------------------------------------------------------1、以下不属于判别模型的是

weixin_34186950·2020-09-11 11:22

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

StarGAN：支持多领域图像生成的生成对抗网络实践

1、论文原理GAN的基本框架都是G和D两个模型，一个生成模型，一个判别模型，那么为了同时生成多个，那么这

sparkexpert·2020-08-26 23:40

感知机+Python3的实现（原始形式与对偶形式）

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。

CReep~·2020-08-26 23:00

（9）监督学习-分类问题-感知机模型

感知机对应于输入空间中讲实例划分为正负两类的分离超平面，属于判别模型。其判别函数为：w是超平面的法向量，b是超平面的截距。Sign函数如图感知机决策面其损失函数的选择是误分点到决策面的距离。

顽皮的石头7788121·2020-08-24 20:00

DeepLearningToolBox学习——DBN(Deep Belief Net )

下载地址：DeepLearningToolBox1.DBN基础知识DBN是由多层RBM组成的一个神经网络，它既可以被看作一个生成模型，也可以当作判别模型，其训练过程是：使用非监督贪婪逐层方法去预训练获得权值

susandebug·2020-08-24 02:03

机器学习三要素

参考《统计学习方法》李航P61.三要素组成机器学习=模型+策略+算法1.1模型模型：判别模型，生成模型具体参考：https://blog.csdn.net/qq_21768483/article/details

Matrix-yang·2020-08-24 01:39

深度置信网络基础知识及程序代码

://blog.csdn.net/u010025211/article/details/505826931.DBN基础知识DBN是由多层RBM组成的一个神经网络，它既可以被看作一个生成模型，也可以当作判别模型

辉姑娘1017·2020-08-23 23:18

Matlab时间序列分析

文章目录时间序列分析需要解决的问题时间序列分析的步骤如何实现每个步骤去趋势/去周期偏相关/自相关函数的计算模型定阶模型检验一个具体的案例--移动开户数分析数据观察变化趋势数据预处理去趋势与去周期判断去趋势和去周期后数据的平稳性转换为零均值平稳序列处理后数据适用的模型判别模型参数和求解和定阶定阶的进一步修正

UESTC Like_czw·2020-08-23 18:29

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

条件随机场(Conditional Random Field, CRF)

主要内容背景知识隐马尔科夫模型马尔可夫随机场条件随机场条件随机场的应用一、背景知识生成模型与判别模型。

zhihua_oba·2020-08-22 15:15

机器学习入门课程(4) —— 隐马尔可夫模型/ CRF条件随机场/ LDA主题模型以及生成模型V.s判别模型

一、隐马尔可夫模型隐马尔可夫模型是一个关于时序的概率模型，描述由隐马尔科夫链随机生成观测序列的过程，属于生成模型。隐马尔科夫模型在语音识别、自然语言处理、生物信息等领域有着广泛的应用。马尔可夫模型的两个假设齐次马尔可夫假设：假设隐藏的马尔科夫链在任意时刻t的状态只依赖于前一时刻的状态，与其它时刻的状态及观测无关，也与时刻t无关。观测独立性假设：假设任意时刻的观测只依赖于该时刻的马尔科夫链的状态，与

Sherry_wang168·2020-08-22 14:38

机器学习笔记-Task04-条件随机场CRF（Conditional Random Field）

Yicen_Young·2020-08-22 14:53

Hmm 和CRF区别

对这块懂得只有12，总结的如下1.HMM是生成模型，CRF是判别模型2.HMM是概率有向图，CRF是概率无向图3.HMM求解过程可能是局部最优，CRF可以全局最优4.CRF概率归一化较合理，HMM则会导致

丁叔叔·2020-08-22 14:29

机器学习（二）~模型分类与应用

机器学习（二）~模型分类与应用1.监督学习、无监督学习与强化学习1.1理解1.2区别2.监督学习应用3.概率模型与非概率模型4.生成模型与判别模型4.1生成模型和判别模型的优缺点5.线性模型与非线性模型

布拉拉巴卜拉·2020-08-22 13:54

概率模型与条件随机场

1、概率模型机器学习中的很多模型可以根据概率分布形式分为生成模型和判别模型，其中生成模型以输入输出的联合分布P(X,Y)为基础建模，如朴素贝叶斯、隐马尔可夫模型；判别模型以条件概率分布P(Y|X)为基础建模

火贪三刀·2020-08-22 13:11

Pytorch实现一个简单的生成对抗网络GAN

最近看了一些GAN的资料，把自己易混淆的内容做一个总结生成式模型我们以往通常接触到的深度学习模型一般都是些判别模型，即通过训练样本训练模型，然后利用模型对新样本进行判别或预测。

少年粪土·2020-08-22 13:00

CRF和HMM

CRF和HMM比较CRF是生成模型，HMM是判别模型HMM模型中存在两个假设：一是输出观察值之间严格独立（观察独立性假设），二是状态的转移过程中当前状态只与前一状态有关(齐次马尔科夫假设)HMM是假定满足

baihaisheng·2020-08-22 13:37

Generative model & discriminative model

上的介绍，还是这篇解释的最清楚：GenerativeModel与DiscriminativeModel【摘要】-生成模型(GenerativeModel)：无穷样本==》概率密度模型=产生模型==》预测-判别模型

huan0181·2020-08-22 12:57

统计学习方法李航---第11章条件随机场

条件随机场可以用于不同的预测问题，本章主要讲述线性链(linearchain)条件随机场在标注问题的应用，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

dazhichang6061·2020-08-22 12:03

条件随机场介绍（2）—— An Introduction to Conditional Random Fields

本部分首先对图模型做一个简单的介绍（2.1节），并对NLP中的生成模型和判别模型进行分析（2.2节）。然后给出条件随机场的正式定义，包括常用的线性链条件随机场（2.3节）和任意

aiao0091·2020-08-22 12:39

条件随机场（conditional random field，CRF)

因此主要讲述线性链（linearchain)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

Duckie-duckie·2020-08-22 11:19

机器学习（4）——隐马尔可夫模型、CRF条件随机场、LDA主题模型、生成模型V.S.判别模型

机器学习（4）——其他问题一、隐马尔可夫模型一个关于时序的概率模型，描述由隐马尔可夫链随机生成观测序列的过程，属于生成模型。隐马尔可夫模型在语音识别、自然语言处理、生物信息等领域有着广泛的应用隐马尔可夫模型λ=（A,B,π），状态转移概率矩阵A，初始状态概率向量π，确定了隐藏的马尔可夫链，生成不可观测的状态序列。观测概率矩阵B确定了如何从状态生成观测，与状态序列综合确定了如何产生观测序列两个重要假

Allure_07·2020-08-22 11:47

SK-Learn 库实现机器学习

有监督学习：分类、回归无监督学习：聚类、降维训练集和测试机SVM（支持向量机）：SVC分类SVR回归，二元或者判别模型PCA:主成分分析，降维K-近邻分类器打乱数据集：Numpy.random.permutation

万三豹·2020-08-22 09:40

【机器学习】算法原理详细推导与实现(七):决策树算法

这类算法都是二分类的分类器，但是往往只实际问题中不仅仅只有，当出现一个新的类别时，之前的分类器就不太适用，这里就要介绍一个叫做决策树的新算法，该算法对于多个目标的离散特征往往有比较好的分类效果，用以解决是离散型的数据，这是判别模型

TTyb·2020-08-22 09:05

【机器学习在生物信息中的应用（一）】根据免疫组库TCRβ预测病人的CMV感染状态（第二版）

目录入门级：基于单特征的Beta分布贝叶斯分类器进阶：以Beta分布作为先验分布的二项分布贝叶斯分类器入门级：基于单特征的Beta分布贝叶斯分类器该实例中的机器学习方法本质上使用的是基于单特征的（朴素）贝叶斯判别模型首先

UnderStorm·2020-08-22 03:28

第一章统计学习方法概论总结

文章目录空间概念最大似然估计（MLE）和最大后验概率估计（MAP）正则化l1正则化和l2正则化生成模型和判别模型空间概念监督学习下输入空间：输入所有可能取值的集合输出空间：输出所有可能取值的集合输入与输出空间可以是有限元素的集合

solejay·2020-08-21 19:47

GAN 生成对抗模型详解

在这种框架下，我们需要同时训练两个模型，即一个能捕获数据分布的生成模型G和一个能估计数据来源于真实样本概率的判别模型D。

@浪里小白龙·2020-08-21 10:38

生成模式和判别模式区别

生成模型和判别模型区别对于输入x，类别标签y：生成式模型估计它们的联合概率分布P(x,y)Gaussians、NaiveBayes、MixturesofMultinomialsMixturesofGaussians

丹之·2020-08-20 22:43

线性回归，logistic回归和一般回归

线性回归，logistic回归和一般回归http://blog.csdn.net/junnan321/article/details/8483358判别模型、生成模型与朴素贝叶斯方法http://blog.csdn.net

lifuxin1125·2020-08-20 16:36

2020-08-12

生成模型，就是生成(数据的分布)的模型；判别模型，就是判别(数据输出量)的模型。

葑歆·2020-08-20 07:50

Generative Adversarial Nets（译）

article/details/54582391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

Eric_py·2020-08-20 05:12

生成模型和判别模型的区别

判别模型直接估计后验概率P(C_k|x)，不同估计,参数少。效果好。当真实分布和假设的分布差异很大的时候，直接估计后验概率效果更好。节省计算资源，另外，需要的样本数量也少于生成模型。

fighting41love·2020-08-20 02:20

GAN量化评估方法——IS（Inception Score）和FID（Frechet Inception Distance score）

生成模型产生的是高维的复杂结构数据，它们不同于判别模型，很难用简单的指标来评估模型的好坏。

颀周·2020-08-19 13:00

十条件随机场

条件随机场可以用于不同的预测问题，本章主要讲述线性链(linearchain)条件随机场在标注问题的应用，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

gnaHuhSiL·2020-08-19 06:56

条件随机场

因此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。

tt12121221·2020-08-19 04:12

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

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