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判别式模型(discriminative model)和生成模型(generative model)判别模型生成模型相关阅读

已知输入变量x,判别模型(discriminative model)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。生成模型(generative model)通过对观测值和标注数据计算联合概率分布P(x,y)来达到判定估算y的目的。

判别模型

常见的判别模型有线性回归(Linear Regression),逻辑回归(Logistic Regression),支持向量机(SVM), 传统神经网络(Traditional Neural Networks),线性判别分析(Linear Discriminative Analysis),条件随机场(Conditional Random Field);

生成模型

常见的生成模型有朴素贝叶斯(Naive Bayes), 隐马尔科夫模型(HMM),贝叶斯网络(Bayesian Networks)和隐含狄利克雷分布(Latent Dirichlet Allocation)。

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判别式模型 vs. 生成式模型

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