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生成模型 VS 判别模型 (含义、区别、对应经典算法)
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生成模型 VS 判别模型 (含义、区别、对应经典算法)
内容简介:从概率分布的角度考虑,对于一堆样本数据,每个均有特征Xi对应分类标记yi。 生成模型:学习得到联合概率分布P(x,y),即特征x和标记y共同出现的概率,然后求条件概率分布。能够学习到数据生成的机制。 判别模型:学习得到条件概率分布P(y|x),即在特征x出现的情况下标记y出现的概率。 数据要求...
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