生成模型特征介紹
生成模型最明顯的一個特征是假定樣本向量x遵守何種概率散布，如正態(tài)散布，均勻散布。稱為判別模型。已知輸入變量x,它直接對方針變量y的條件概率建模。即核算樣本歸于 每一類的概率。留意，這兒和生成模型有一個實質的差異，那就是每一假定x遵守何種概率散布，而是直接估量出條件概率。
這兒猜測出生成模型的是一個向量，每個重量為樣本歸于每個類的概率?；貧w一樣，它是直接猜測出了這個條件概率，而沒有假定每個類的樣本x所遵守的概率散布。做法最直接，分類器底子就不樹立概率模型，而是直接得到分類成果，這種對錯概率模型，也稱為判別模型。它直接依據(jù)樣本向量x猜測出類別編號。
這類模型的典型代表是決策樹，支撐向量機，隨機森林，規(guī)范的人工神經(jīng)網(wǎng)絡（包含全銜接神經(jīng)網(wǎng)絡，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡，循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡等）。假如神經(jīng)網(wǎng)絡的最終一層是改換，即回歸支撐向量機的猜測函數(shù)是。它從頭到尾沒有假定樣本向量遵守何種散布，也沒有估量類后驗概率。這能夠看成是一種幾許區(qū)分的思維，把空間區(qū)分紅多個部分。假如對支撐向量機感興趣，之前的大眾號文章用一張圖了解支撐向量機的頭緒。
類似的，決策樹的猜測函數(shù)時分段常數(shù)函數(shù)，直接實現(xiàn)從向量x到類別標簽y的映射，沒有核算任何概率值。假如對決策樹感興趣，能夠閱覽SIGAI之前的大眾號文章"了解決策樹".其他的算法如隨機森林，kNN,也是如此。這類模型沒有運用概率的觀念進行建模，而是用幾許或許剖析（函數(shù)）的手法建模，如找出分類超平面或許曲面，直接得到映射函數(shù)。
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