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【機器學習】基礎 判別模型生成模型
時間 2021-01-13
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- 概念區分及代表算法: 兩者均屬於監督模型範疇,最直接的區分依據是,從給定的訓練數據,學習到的目標概率分佈不同。根據訓練數據, 生成模型,學習聯合概率分佈P(X,Y)。然後求出條件概率分佈P(Y|X)作爲預測模型。公式:P(Y|X)=P(X,Y)/P(X)。代表算法有:樸素貝葉斯,HMM等。通常只有一個模型,輸入實例,得到結果。 判別模型,學習條件概率分佈P(Y|X),或者直接學習判別決策函數f
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