伯努利分布和判别模型
快捷方式: 差异,相似,杰卡德相似系数,参考。
伯努利分布和判别模型之间的区别
伯努利分布 vs. 判别模型
伯努利分布(Bernoulli distribution,又名两点分布或者0-1分布,是一個離散型概率分布,為紀念瑞士科學家雅各布·伯努利而命名。)若伯努利試驗成功,則伯努利隨机變-zh-hans:量; zh-hant:數;-取值為1。若伯努利試驗失敗,則伯努利隨机變-zh-hans:量; zh-hant:數;-取值為0。記其成功概率為p (0p1),失敗-zh-hans:概;zh-hk:機;zh-tw:機;-率為q. 在机器学习领域判别模型是一种对未知数据 y 与已知数据 x 之间关系进行建模的方法。判别模型是一种基于概率理论的方法。已知输入变量 x ,判别模型通过构建条件概率分布 P(y|x) 预测 y 。 与生成模型不同,判别模型不考虑 x 与 y 间的联合分布。对于诸如分类和回归问题,由于不考虑联合概率分布,采用判别模型可以取得更好的效果。而生成模型在刻画复杂学习任务中的依赖关系方面则较判别模型更加灵活。大部分判别模型本身是监督学习模型,不易扩展用于非监督学习过程。实践中,需根据应用的具体特性来选取判别模型或生成模型。.
之间伯努利分布和判别模型相似
伯努利分布和判别模型有(在联盟百科)0共同点。
上面的列表回答下列问题
- 什么伯努利分布和判别模型的共同点。
- 什么是伯努利分布和判别模型之间的相似性
伯努利分布和判别模型之间的比较
伯努利分布有11个关系,而判别模型有10个。由于它们的共同之处0,杰卡德指数为0.00% = 0 / (11 + 10)。
参考
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