机器学习-Classification:Probabilistic Generative Model速记(来自李宏毅视频)

图片来自:  https://youtu.be/hSXFuypLukA 原文地址:https://www.cnblogs.com/lixiaov/p/10348926.html

学习音乐自动标注过程中设计了有关分类型模型和生成型模型的东西,特地查了相关资料,在这里汇总. http://blog.sina.com.cn/s/blog_a18c98e50101058u.html 新宇教你机器学习之 Generative vs discriminative models 在机器学习中,经常会提到Generative model 和Discriminative model.这是什么意思呢? Classification是Machine learning里面的一个问题. 就是说当

原文出处:http://blog.csdn.net/amblue/article/details/17023485 在NLP和机器学习中经常会遇到这两种显著不同的模型,在学习阶段(训练阶段)和评估阶段(测试阶段)都有不同的表现 总结一下它们之间的区别,欢迎补充: 1. 二者最本质的区别是建模对象不同 假设有样本输入值(或者观察值)x,类别标签(或者输出值)y 判别式模型评估对象是最大化条件概率p(y|x)并直接对其建模,生成式模型评估对象是最大化联合概率p(x,y)并对其建模. 其实两者的评估目

A Neural Probabilistic Language Model,这篇论文是Begio等人在2003年发表的,可以说是词表示的鼻祖.在这里给出简要的译文 A Neural Probabilistic Language Model 一个神经概率语言模型 摘  要 统计语言模型的一个目标是学习一种语言的单词序列的联合概率函数.因为维数灾难,这是其本质难点:将被模型测试的单词序列很可能是与在训练中见过的所有单词的序列都不相同.传统的但非常成功的基于n-gram的方法通过将出现在训练集很短的重

在前面的章节中,我们介绍过SVM.逻辑回归,这两者都属于监督学习中的一种,即训练数据的标签是给定的,我们希望通过对训练数据进行学习,这样对于给定的新样本数据,我们可以对它的类别标签进行预测.实际上,监督学习又可以分为两类,判别模型(Discriminative model)和生成模型(generative model),前面提到的SVM和逻辑回归都属于判别模型的一种.那么判别模型和生成模型有何区别? 1.1 判别模型和生成模型的区别 我们先来看以前讲过的SVM和逻辑回归(LR)有什么特点.这两者

本小节阅读: MLAPP:第三章 CS229:Naive bayes 贝叶斯概念学习 我们考虑一个小孩学习一个词的过程,比如"狗".大概是小孩的父母指出了这个词的一些正例,比如说:"看那条可爱的狗"或者"记住那条小狗"等等.然而,他们是不太可能提供如"看那条不是狗的东西"的负例.当然,负例也可能在动态学习的过程中接触到,比如父母可能纠正小孩的错误:"那是一只猫,不是一条狗." - 但是心理学研究者已经指出人

论文地址:http://www.iro.umontreal.ca/~vincentp/Publications/lm_jmlr.pdf 论文给出了NNLM的框架图: 针对论文,实现代码如下: 1 # -*- coding: utf-8 -*- 2 # @time : 2019/10/26 12:20 3 4 import numpy as np 5 import torch 6 import torch.nn as nn 7 import torch.optim as optim 8 from

PGM是现代信号处理(尤其是机器学习)的重要内容. PGM通过图的方式,将多个随机变量之前的关系通过简洁的方式表现出来.因此PGM包括图论和概率论的相关内容. PGM理论研究并解决三个问题: 1)表示(如何通过图来刻画多个随机变量之间的关系)(注:这个是PGM的基础) 2)学习(如何通过已知数据来确定图的参数) (注:机器学习主要研究这个问题) 3)推断(如果根据已知图,来推断出想要的统计结论)  (注:消息传递主要研究这个问题) 表示(Representations) 原文地址:https:/

MachineLearning 欢迎任何人参与和完善:一个人可以走的很快,但是一群人却可以走的更远 Machine Learning in Action (机器学习实战) | ApacheCN(apache中文网) 视频每周更新:如果你觉得有价值,请帮忙点 Star[后续组织学习活动:sklearn + tensorflow] ApacheCN - 学习机器学习群[629470233] 第一部分 分类 1.) 机器学习基础 2.) k-近邻算法 3.) 决策树 4.) 基于概率论的分类方法:朴素