整理自： https://blog.csdn.net/woaidapaopao/article/details/77806273?locationnum=9&fps=1 思想 表达式 实际计算方法 改进 WGAN 1.思想 GAN结合了生成模型和判别模型，相当于矛与盾的撞击。生成模型负责生成最好的数 ...
分类：
其他好文 时间：
2018-05-10 14:31:53
阅读次数：
165
www.sohu.com/a/159976204_717210 生成模型：基于联合概率~共生关系判别模型：基于条件概率~因果关系 生成模型之学习数据分布：1)概率密度函数估计 2)数据样本生成 模型目标：训练模型，生成样本模型，学习过程是让两者接近解决问题： 数据缺失-因为可以用生成模型自己生成数据 ...
分类：
其他好文 时间：
2018-04-29 13:33:16
阅读次数：
206
感知器（PLA——Perceptron Learning Algorithm），也叫感知机，处理的是机器学习中的分类问题，通过学习得到感知器模型来对新实例进行预测，因此属于判别模型。感知器于1957年提出，是神经网络的基础。 ...
分类：
其他好文 时间：
2018-04-04 00:02:48
阅读次数：
302
大部分是问项目相关的。只记住了几个关键的问题。 1、手写快排 2、生成模型与判别模型的区别 分类问题：2种形式： F(x)=y p(y|x) 生成模型：由数据学习联合分布概率p(x,y),然后求出条件概率分布p(y|x) p(y|x) = p(x,y)/p(x) 例如，朴素贝叶斯。 判别模型： 直接 ...
分类：
其他好文 时间：
2018-02-27 23:27:13
阅读次数：
443
监督学习可以分为生成方法与判别方法，所学到的模型可以分为生成模型与判别模型。 生成模型 生成模型由数据学习联合概率分布$P(X,Y)$，然后求出条件概率分布$P(Y|X)$作为预测的模型，即生成模型： $$P(Y|X)=\frac{P(X,Y)}{P(X)}$$ 这样的方法之所以称为生成方法，是因为 ...
分类：
其他好文 时间：
2018-02-07 16:52:22
阅读次数：
242
我们有时称判别模型求的是条件概率，生成模型求的是联合概率。 常见的判别模型有线性回归、对数回归、线性判别分析、支持向量机、boosting、条件随机场、神经网络等。 常见的生产模型有隐马尔科夫模型、朴素贝叶斯模型、高斯混合模型、LDA、Restricted Boltzmann Machine等。 判 ...
分类：
其他好文 时间：
2017-09-16 23:21:30
阅读次数：
276
引入 监督学习的任务就是学习一个模型（或者得到一个目标函数）,应用这一模型，对给定的输入预测相应的输出。这一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)。监督学习方法又可以分为生成方法(generative approach)和判别方法(discriminative app ...
分类：
其他好文 时间：
2017-08-30 00:49:22
阅读次数：
95
1、定义： 生成模型（或称产生式模型）和判别模型（或称判别式模型）的本质区别在于模型中观测序列x和状态序列y的决定关系。前者假设y决定x，后者假设x决定y。 2、生成模型特点 2.1、生成模型以“状态序列y按照一定的规律生成观察输入序列x”为假设，针对联合分布p(x,y)建模，通过估计生成概率最大的 ...
分类：
其他好文 时间：
2017-08-06 11:03:22
阅读次数：
196
摘要 本文提出了一个通过对抗过程来预测产生式模型的新框架。在新框架中我们同时训练两个模型：一个用来获得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D，G的训练过程是最大化D产生错误的概率，让其无法判断一个图像是由生成模型产生的，还是来自训练样本．这个框架相当于一个极小 ...
分类：
Web程序 时间：
2017-07-24 14:37:28
阅读次数：
558
【摘要】 - 生成模型：无穷样本==》概率密度模型 = 产生模型==》预测 - 判别模型：有限样本==》判别函数 = 预测模型==》预测 【简介】 简单的说，假设o是观察值，q是模型。如果对P(o|q)建模，就是生成模型。其基本思想是首先建立样本的概率密度模型，再利用模型进行推理预测。要求已知样本无 ...
分类：
其他好文 时间：
2017-06-19 12:57:08
阅读次数：
118
