机器学习：判别与生成模型 - Tony Jebara

"本书《MACHINE LEARNING: Discriminative and Generative》由哥伦比亚大学的Tony Jebara撰写，旨在统一机器学习中的两种强大但不同的范式：生成模型和判别模型。生成学习方法，如贝叶斯网络，是许多模式识别、人工智能和感知系统的核心，它们为学习现象的有用且详细的模型提供了丰富的框架，可以施加结构和先验知识。" 在机器学习领域，生成模型和判别模型是两种主要的学习策略，它们各自具有独特的优点和应用场景。 生成模型（Generative Models）关注于理解数据背后的分布，并能够模拟新样本的生成过程。在贝叶斯网络中，我们尝试学习联合概率分布P(X,Y)，其中X代表输入特征，Y代表目标变量。通过这种方式，我们可以计算出给定观察值时的条件概率P(Y|X)。生成模型不仅提供分类或预测能力，还能揭示数据内在的结构和关系，如隐马尔可夫模型（HMMs）和高斯混合模型（GMMs）。 判别模型（Discriminative Models）则直接学习输入和输出之间的映射函数，例如决策边界，以最大化不同类别的区分度。它们的目标是优化条件概率P(Y|X)而不是完整的联合概率分布。常见的判别模型包括逻辑回归、支持向量机（SVMs）和神经网络。判别模型通常在分类任务上表现出色，因为它们专注于在给定输入下正确预测输出，而不关心如何生成这些输入。 Tony Jebara的这本书深入探讨了这两种模型的理论基础、优缺点以及它们在实际问题中的应用。书中可能涵盖了诸如贝叶斯分类、最大似然估计、期望最大化算法（EM）、最大后验概率（MAP）估计、对数似然损失、分类器集成等主题。同时，作者可能还讨论了如何在特定任务中选择或结合使用生成和判别模型，例如半监督学习和迁移学习中。 通过对比和整合生成与判别模型，这本书不仅对机器学习初学者提供了深入理解的基础，也为经验丰富的研究者提供了新的视角和思考方向。书中包含的实例和算法解析将帮助读者更好地理解和应用这些理论知识到实际问题中。 由于原始内容仅提供了书籍的基本信息和目录，更具体的知识点和详细内容需要通过阅读全书来获取。但是，可以肯定的是，这本书会全面探讨机器学习中这两个关键模型的理论、实践和相互关系，对于想要深化机器学习理论理解的读者来说是一份宝贵的资源。