機器學習入門-第六天

1,生成模型和判別模型的區別 相同點:    同樣的model 都是, 同樣的goodness of function都是使用似然函數L. 不同點: 生成模型使用的損失函數中的每個樣本的概率f,都假設爲一個特定分佈(如高斯分佈),用該分佈的概率密度函數來代替f,最後求出這個概率分佈(μ,Σ)就可以. 判別模型則是不假設分佈,直接對似然函數求gradient decent,似然函數經對數變換後得到的

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