什么是判别式模型,什么是生成式模型?二者革自己的优缺点是什么?
时间: 2023-03-14 11:09:48 浏览: 54
判别式模型是一种从输入训练数据中学习和推断出分类或标签的模型。生成式模型是一种能够从数据中学习,让计算机根据一些规则自动生成新的数据的模型。判别式模型的优点是可以很快的进行预测,而生成式模型的优点是可以产生更多的数据。
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判别式模型和生成式模型的区别是什么
判别式模型(discriminative model)和生成式模型(generative model)是机器学习中常见的两种模型类型,它们之间的区别主要体现在以下几个方面:
1. 目标不同:判别式模型的目标是学习样本的条件概率分布 $P(y|x)$,即给定输入 $x$,预测输出 $y$ 的概率;而生成式模型的目标是学习联合概率分布 $P(x,y)$,即同时生成输入 $x$ 和输出 $y$ 的概率。
2. 数据利用方式不同:判别式模型只利用输入 $x$ 对输出 $y$ 进行预测,而生成式模型要利用输入 $x$ 生成输出 $y$。
3. 任务类型不同:判别式模型主要用于分类、回归等预测任务,例如逻辑回归、支持向量机、神经网络等;而生成式模型主要用于生成、模拟等任务,例如朴素贝叶斯、隐马尔可夫模型、生成对抗网络等。
4. 模型表达能力不同:生成式模型通常比判别式模型更强大,因为生成式模型可以捕捉数据的更多细节和结构信息,从而生成更加逼真的样本。
总体来说,判别式模型关注输入与输出之间的关系,而生成式模型则关注输入和输出本身的分布。在选择模型时,应该根据具体任务和数据集的特点,选择适合的模型类型。
什么是生成模型?什么是判别模型?简述二者的区别?
生成模型和判别模型是机器学习中常见的两种模型。
生成模型是指能够学习和生成新的数据样本的模型,它们通常是基于数据样本的联合概率分布进行建模的。例如,朴素贝叶斯模型就是一种生成模型,它能够根据训练数据学习到不同类别的联合概率分布,然后对新的样本进行分类。
判别模型是指只关注于对数据进行分类的模型,它们通常是基于条件概率分布进行建模的。例如,支持向量机就是一种判别模型,它能够学习到不同类别之间的决策边界,然后根据新的样本的特征进行分类。
二者的区别在于,生成模型关注于数据的生成过程,它们能够学习到数据的分布规律,因此在处理缺失数据和噪声数据时具有一定的鲁棒性;而判别模型关注于数据的分类过程,它们能够学习到不同类别之间的差异,因此在处理大规模数据时具有较好的效率和准确性。同时,生成模型还可以用于生成新的数据样本,而判别模型则无法实现这种功能。