1. 简介首先简要介绍一下生成模型（Generative model）与判别模型（Discriminative mode）的概念： 生成模型：对联合概率进行建模，从统计的角度表示数据的分布情况，刻画数据是如何生成的，收敛速度快，例如朴素贝叶斯，GDA，HMM等。 判别模型：对条件概率P(Y|X) 进 ...
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2019-07-12 09:37:51
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在此记录下常见的机器学习面试问题。 判别式模型和生成式模型的区别？ 判别方法：由数据直接学习决策函数 Y = f（X），或者由条件分布概率 P（Y|X）作为预测模型，即判别模型。 生成方法：由数据学习联合概率密度分布函数 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。 由 ...
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2019-07-09 19:24:27
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thinkphp命令行生成模型类 当你需要创建大量的模型类的时候，不妨考虑下命令行生成，可以快速创建模型类。 在windows下面，使用Win+R输入cmd进入命令控制台，切换到项目根目录（也就是thinkphp文件所在目录），并执行下面的指令可以生成index模块的Blog模型类文件。 >php ...
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2019-04-25 11:53:29
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https://www.cnblogs.com/realkate1/p/5683939.html 生成模型（Generative）和判别模型（Discriminative） 引言 最近看文章《A survey of appearance models in visual object trackin ...
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2019-04-24 00:02:59
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我们在用EF从数据库生成模型的时候，默认实体类是没有注释的，但是我们已经在数据库字段添加说明了，能不能自动把注释也拿过来？ 答案是：能。 那么我们开始 首先随便开一个ASP.NET MVC项目，我们添加ADO实体数据模型。添加完成后我们打开userinfo.cs（这里我的模型名称为userinfo） ...
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数据库 时间：
2019-04-12 00:58:33
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生成模型（Generative）和判别模型（Discriminative） 生成模型（Generative）和判别模型（Discriminative） 引言 最近看文章《A survey of appearance models in visual object tracking》（XiLi，ACM ...
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2019-02-21 10:55:52
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https://blog.csdn.net/a312863063/article/details/83512870 目 录第一章 初步了解GANs 3 1. 生成模型与判别模型. 3 2. 对抗网络思想. 3 3. 详细实现过程. 3 3.1 前向传播阶段. 4 3.2 反向传播阶段. 4 4. G ...
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2019-01-15 14:07:39
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[TOC] 前言 通过前面几篇系列文章，我们从分词中最基本的问题开始，并分别利用了1 gram和HMM的方法实现了分词demo。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 ...
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编程语言 时间：
2018-12-28 13:26:13
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HMM模型： 将标注看作马尔可夫链，一阶马尔可夫链式针对相邻标注的关系进行建模，其中每个标记对应一个概率函数。HMM是一种生成模型，定义了联合概率分布，其中 x 和 y 分别表示观察序列和相对应的标注序列的随机变量。为了能够定义这种联合概率分布，生成模型需要枚举出所有可能的观察序列，这在实际运算过程 ...
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2018-12-03 17:18:55
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一 朴素贝叶斯算法 1. 简介 NaïveBayes算法，又叫朴素贝叶斯算法，朴素：特征条件独立；贝叶斯：基于贝叶斯定理。属于监督学习的生成模型，实现简单，没有迭代，并有坚实的数学理论（即贝叶斯定理）作为支撑。在大量样本下会有较好的表现，不适用于输入向量的特征条件有关联的场景。 2. 基本思想 (1 ...
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2018-11-18 00:44:09
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