机器学习笔记： Discriminative vs Generative Models
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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了机器学习笔记： Discriminative vs Generative Models相关的知识，希望对你有一定的参考价值。
1 Discriminative Model
Learn a probability distribution p(y|x)
已知图片的情况下，属于哪个label的概率
但是问题在于，即使是不合理的输入，Discriminative Model也会给出它的类别分布
2 Generative Model
Learn a probability distribution p(x)
学习每个不同的image 出现的概率
可以一定程度上拒绝不合理的输入（让他们的概率很小）
3 Conditional Generative Model
Learn p(x|y)
4 三种模型的互相转换
使用贝叶斯法则
这里P(y)是各个类别的先验概率
5 生成模型分类
以上是关于机器学习笔记： Discriminative vs Generative Models的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章
补充知识生成模型（generative model）和判别模型（discriminative model）贝叶斯学派和概率学派
补充知识生成模型（generative model）和判别模型（discriminative model）贝叶斯学派和概率学派