机器学习笔记: Discriminative vs Generative Models
生活随笔
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机器学习笔记: Discriminative vs Generative Models
小編覺得挺不錯(cuò)的,現(xiàn)在分享給大家,幫大家做個(gè)參考.
1?Discriminative Model
Learn a probability? distribution p(y|x)?
?已知圖片的情況下,屬于哪個(gè)label的概率
但是問題在于,即使是不合理的輸入,Discriminative Model也會(huì)給出它的類別分布
2?Generative Model
Learn a probability? distribution p(x)學(xué)習(xí)每個(gè)不同的image 出現(xiàn)的概率
可以一定程度上拒絕不合理的輸入(讓他們的概率很小)
3??Conditional Generative Model
Learn p(x|y)
4 三種模型的互相轉(zhuǎn)換
使用貝葉斯法則?
這里P(y)是各個(gè)類別的先驗(yàn)概率?
5 生成模型分類
?
總結(jié)
以上是生活随笔為你收集整理的机器学习笔记: Discriminative vs Generative Models的全部內(nèi)容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
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