生成式模型 vs 判别式模型
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概念
y=0 | y=1 | |
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特点
优缺点
由于统计了数据的分布情况,所以其实际带的信息要比判别模型丰富,对于研究单类问题来说也比判别模型灵活性强;
模型可以通过增量学习得到(增量学习是指一个学习系统能不断地从新样本中学习新的知识,并能保存大部分以前已经学习到的知识。);
收敛速度更快,当样本容量增加的时,生成模型可以更快的收敛于真实模型;
隐变量存在时,也可以使用。
学习和计算过程比较复杂,由于学习了更多的样本信息,所以计算量大,如果我们只是做分类,就浪费了这部分的计算量;
准确率较差;
往往需要对特征进行假设,比如朴素贝叶斯中需要假设特征间独立同分布,所以如果所选特征不满足这个条件,将极大影响生成式模型的性能。
由于关注的是数据的边界,所以能清晰的分辨出多类或某一类与其他类之间的差异,所以准确率相对较高;
计算量较小,需要的样本数量也较小;
不能反映训练数据本身的特性;
收敛速度较慢。
代表算法
https://www.zhihu.com/question/20446337
https://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/8195017
http://freemind.pluskid.org/machine-learning/discriminative-modeling-vs-generative-modeling/
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