判别式模型与生成式模型的区别

Posted 马云12314

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了判别式模型与生成式模型的区别相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

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。

判别式模型常见的主要有:

    Logistic Regression

    SVM

    Traditional Neural Networks

    Nearest Neighbor

    CRF

    Linear Discriminant Analysis

    Boosting

    Linear Regression

产生式模型常见的主要有:                    

       Gaussians

       Naive Bayes

       Mixtures of Multinomials

       Mixtures of Gaussians

       Mixtures of Experts

       HMMs

  Sigmoidal Belief Networks, Bayesian Networks

  Markov Random Fields

  Latent Dirichlet Allocation

两个模型的对比

 

以上是关于判别式模型与生成式模型的区别的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

算法工程师笔/面试总结

判别式模型和生成式模型

生成模型与判别模型区别

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