【深度学习|学习笔记】生成模型(Generative Model)和判别模型(Discriminative Model)的原理、数学定义、经典模型、优劣对比、联系与融合详解。

【深度学习|学习笔记】生成模型(Generative Model)和判别模型(Discriminative Model)的原理、数学定义、经典模型、优劣对比、联系与融合详解。

【深度学习|学习笔记】生成模型(Generative Model)和判别模型(Discriminative Model)的原理、数学定义、经典模型、优劣对比、联系与融合详解。


文章目录

  • 【深度学习|学习笔记】生成模型(Generative Model)和判别模型(Discriminative Model)的原理、数学定义、经典模型、优劣对比、联系与融合详解。
  • 前言
    • 一、基本定义与原理
      • 1️⃣ 生成模型(Generative Model)
        • ✅ 定义:
        • 数学表达:
        • ✅ 核心能力:
      • 2️⃣ 判别模型(Discriminative Model)
        • ✅ 定义:
        • ✅ 目标:
        • ✅ 核心能力:
    • 二、经典模型对比
    • 三、典型示例解析
      • 1. Naive Bayes vs Logistic Regression
      • 2. GAN(生成对抗网络)
      • 3. HMM vs CRF(用于序列标注)
    • 四、优缺点对比
    • 五、联系与融合
      • ✅ 联系:
      • 融合趋势:
    • 六、Python代码简单示例
      • 1️⃣ 生成模型:Naive Bayes (Scikit-learn)
      • 2️⃣ 判别模型:Logistic Regression
    • 总结


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前言

  • 生成模型(Genera

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