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以下几种模型方法属于判别式模型的有

[单选题]

以下几种模型方法属于判别式模型的有

1)混合高斯模型

2)条件随机场模型

3)区分度训练

4)隐马尔科夫模型

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1,4
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3,4
```
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2,3
```
```
1,2
```

查看答案及解析

小虎牙

判别式模型与生成式模型的区别

产生式模型(Generative Model)与判别式模型(Discrimitive Model)是分类器常遇到的概念，它们的区别在于：

对于输入x，类别标签y：
产生式模型估计它们的联合概率分布P(x,y)
判别式模型估计条件概率分布P(y|x)

产生式模型可以根据贝叶斯公式得到判别式模型，但反过来不行。

Andrew Ng在NIPS2001年有一篇专门比较判别模型和产生式模型的文章：
On Discrimitive vs. Generative classifiers: A comparision of logistic regression and naive Bayes

(http://robotics.stanford.edu/~ang/papers/nips01-discriminativegenerative.pdf)

判别式模型常见的主要有：

Logistic Regression

SVM

Traditional Neural Networks

Nearest Neighbor

CRF

Linear Discriminant Analysis

Boosting

Linear Regression

产生式模型常见的主要有：

Gaussians

Naive Bayes

Mixtures of Multinomials

Mixtures of Gaussians

Mixtures of Experts

HMMs

Sigmoidal Belief Networks, Bayesian Networks

Markov Random Fields

Latent Dirichlet Allocation

发表于 2015-11-20 09:41:03 回复(1)

牛客1124449号

发表于 2017-09-02 14:25:57 回复(3)

我是雷蒙德

公式上看

生成模型：学习时先得到 P(x,y)，继而得到 P(y|x)。预测时应用最大后验概率法（MAP）得到预测类别 y。

判别模型：直接学习得到P(y|x)，利用MAP得到 y。或者直接学得一个映射函数 y=f(x)。

直观上看

生成模型：关注数据是如何生成的
判别模型：关注类别之间的差别

借用一下这位老兄的例子：

假如你的任务是识别一个语音属于哪种语言。例如对面一个人走过来，和你说了一句话，你需要识别出她说的到底是汉语、英语还是法语等。那么你可以有两种方法达到这个目的：

学习每一种语言，你花了大量精力把汉语、英语和法语等都学会了，我指的学会是你知道什么样的语音对应什么样的语言。然后再有人过来对你说，你就可以知道他说的是什么语音.
不去学习每一种语言，你只学习这些语言之间的差别，然后再判断（分类）。意思是指我学会了汉语和英语等语言的发音是有差别的，我学会这种差别就好了。

那么第一种方法就是生成方法，第二种方法是判别方法。

具体可以参考这个：https://blog.csdn.net/qq_20011607/article/details/81744614

编辑于 2018-08-16 20:10:34 回复(1)

mk101

生成方法由数据学习联合概率分布 $P(X,Y)$ ，然后求出条件概率分布作为预测的模型，即生成模型：

，

模型表示了给定输入 $X$ 产生输出 $Y$ 的生成关系。

判别方法由数据直接学习决策函数 $f(X)$ 或者条件概率分布

作为预测模型，即判别模型。判别方法关心的是对给定的输入 $X$ ，应该预测什么样的输出 $Y$ 。

参考https://blog.csdn.net/qq_18888869/article/details/88807313

发表于 2019-03-26 15:08:59 回复(0)

牛客697393号

区分度训练是什么？

发表于 2016-08-22 22:02:53 回复(4)

干豆豆浆

生成式模型（一般来说, 生成式模型都会对数据的分布做一定的假设）

判别式分析
朴素贝叶斯
朴素贝叶斯分类器基于一个简单的假定：给定目标值时属性之间相互条件独立。
最为广泛的两种分类模型是决策树模型(Decision Tree Model)和朴素贝叶斯模型（Naive Bayesian Model，NBM）
K近邻(KNN)
混合高斯模型
隐马尔科夫模型(HMM)
HMM（隐马尔可夫模型）是用来描述隐含未知参数的统计模型。举一个经典的例子：一个东京的朋友每天根据天气{下雨，天晴}决定当天的活动{公园散步,购物,清理房间}中的一种，我每天只能在***上看到她发的“啊，我前天公园散步、昨天购物、今天清理房间了！”，那么我可以根据她发的推断东京这三天的天气。在这个例子里，显状态是活动，隐状态是天气
贝叶斯网络
Sigmoid Belief Networks
马尔科夫随机场(Markov Random Fields)
深度信念网络(DBN)
判别式模型

线性回归(Linear Regression)
逻辑斯蒂回归(Logistic Regression)
神经网络(NN)
支持向量机(SVM)
高斯过程(Gaussian Process)
条件随机场(CRF)
CART(Classification and Regression Tree)

发表于 2019-07-30 13:17:00 回复(0)

柳小白

生成模型是得到联合分布概率p(x,y) 判别模型是得到条件分布概率p(y|x)

发表于 2019-03-04 21:14:10 回复(0)

VinctorRC

生成模型就是得到p(x,y)

判别模型就是得到p(y|x)

发表于 2018-06-30 16:58:18 回复(0)

加油上学人

产生式模型联合概率分布，判别式模型条件概率分布

发表于 2022-02-10 16:39:01 回复(0)

DENGYISHU

产生式模型估计它们的联合概率分布P(x,y)
判别式模型估计条件概率分布P(y|x)

发表于 2018-09-08 10:56:31 回复(0)

小舔哥

其实我想问一下KNN是判别式模型还是生成式模型？在不同的文章里面给出的结论不一样

发表于 2018-08-24 10:38:10 回复(0)

Aaron_12

产生式模型(Generative Model)与判别式模型(Discrimitive Model)是分类器常遇到的概念，它们的区别在于：

对于输入x，类别标签y：
产生式模型估计它们的联合概率分布P(x,y)

判别式模型估计条件概率分布P(y|x)

2 3 是的

发表于 2018-08-05 11:55:14 回复(0)

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C++工程师机器学习京东 2016 Java工程师

来自：京东2016研发工程师笔试题

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以下几种模型方法属于判别式模型的有

判别式模型与生成式模型的区别

判别式模型常见的主要有：

产生式模型常见的主要有：

公式上看

直观上看

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