产生式模型(Generative Model)与判别式模型(Discrimitive Model)是分类器常遇到的概念，它们的区别在于： 对于输入x，类别标签y：产生式模型估计它们的联合概率分布P(x,y)判别式模型估计条件概率分布P(y|x)产生式模型可以根据贝叶斯公式得到判别式模型，但反过来不行 ...
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2016-09-01 12:30:26
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Generative Adversarial Nets NIPS 2014 本文通过对抗过程，提出了一种新的框架来预测产生式模型，我们同时训练两个模型：一个产生式模型 G，该模型可以抓住数据分布；还有一个判别式模型 D 可以预测来自训练样本 而不是 G 的样本的概率．训练 G 的目的是让 D 尽可能 ...
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2016-08-06 23:18:29
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证明 如果： 函数 y=ax^2+2bx+c 对任意x >=0 时 y>=0; 函数图象在全部x轴上方，故二次方程判别式 b^2-4ac<=0;(即方程无实数解) 即(2b)^2<=4ac => b^2<ac; 注意:上面g(x0)A(x0-B/1)^2 中X0-B/A 应该表示成(X0+B/A); ...
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2016-07-18 12:37:22
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从贝叶斯公式出发，得到了线性判别分析的公式，这里从另外一个角度来看线性判别分析，也就是常说的Fisher判别式。其实Fisher判别式就是线性判别分析（LDA），只是在讨论Fisher判别式的时候，更侧重于LDA的数据降维的能力。...
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2016-07-13 17:27:41
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条件随机场(Conditional random fields)，是一种判别式图模型，因为其强大的表达能力和出色的性能，得到了广泛的应用。从最通用角度来看，CRF本质上是给定了观察值集合(observations)的马尔可夫随机场。在这里，我们直接从最通用的角度来认识和理解CRF，最后可以看到，线性CRF和所谓的高阶CRF，都是某种特定结构的CRF。
1. 随机场
简单地讲，随机场可以看...
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2016-05-13 01:32:59
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条件随机场 <!--more--> 作者：樱花猪 摘要： 本文为七月算法（julyedu.com）12月机器学习第十八次课在线笔记。条件随机场是一种判别式概率模型，是随机场的一种，常用于标注或分析序列资料，如自然语言文字或是生物序列。 引言： “条件随机场”被用于中文分词和词性标注等词法分析工作，一 ...
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2016-05-06 20:14:35
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http://blog.csdn.net/warmyellow/article/details/5454943 LDA算法入门 一． LDA算法概述： 线性判别式分析(Linear Discriminant Analysis, LDA)，也叫做Fisher线性判别(Fisher Linear Dis
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2016-03-10 23:14:00
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参考文献：http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/8195017生成方法由数据学习联合概率密度分布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)= P(X,Y)/ P(X)。基本思想是首先建立样本的联合概率概率...
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2016-01-06 17:45:44
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算法描述： 圆的中点生成算法 如果我们构造函数F(x,y)=x2+y2-R2，则对于圆上的点有F(x,y)=0，对于圆外的点有F(x,y)>0，对于圆内的点F(x,y)<0 。 与中点画线法一样，构造判别式： d=F(M)=F(xp+1,yp-0.5)=(xp+1)2+(yp-0.5...
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2015-12-29 19:31:33
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最经典的莫过于 Andrew Ng在NIPS2001年有一篇专门比较判别模型和产生式模型的文章： On Discrimitive vs. Generative classifiers: A comparision of logistic regression and naive Bayes (http://robotics.stan...
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2015-10-10 17:23:50
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