पीढ़ी बनाम भेदभावपूर्ण मॉडल (बायेसियन संदर्भ में)

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जेनेरिक और भेदभावपूर्ण (भेदभावपूर्ण) मॉडल (बायेसियन सीखने और अनुमान के संदर्भ में) के बीच अंतर क्या हैं?

और यह भविष्यवाणी, निर्णय सिद्धांत या अनुपयोगी शिक्षा से क्या संबंधित है?

bayesian predictive-models unsupervised-learning

— nkint
स्रोत

क्षमा करें, मुझे समझ में नहीं आता कि दूसरे वाक्य से आपका क्या मतलब है। क्या आप इसे आज़माएँगे और इसका पुन: निर्माण करेंगे?

— csgillespie

ओह, मैं सिर्फ स्टेटिस्टिक और मशीन लर्निंग की दुनिया में शामिल हो गया, क्षमा करें, मुझे यह पता नहीं चला है कि निर्णय सिद्धांत के साथ अनपेक्षित शिक्षा को कैसे जोड़ा जाए। लेकिन मैं अभी भी कर रहा हूँ!

— nkint

1

मैं बस उलझन में हूँ कि यह सवाल के साथ कैसे फिट बैठता है। उदाहरण के लिए, शब्द "भविष्यवाणी", "निर्णय सिद्धांत" या "अनसुलझा" स्वीकार किए गए उत्तर में प्रकट नहीं होते हैं

— csgillespie

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दोनों का उपयोग पर्यवेक्षित सीखने में किया जाता है जहां आप एक नियम सीखना चाहते हैं कि इनपुट x को आउटपुट y में मैप करें, फॉर्म कई प्रशिक्षण उदाहरण दिए गए हैं । एक जेनेरेटिव मॉडल (जैसे, भोले की खाड़ी) स्पष्ट रूप से संयुक्त संभाव्यता वितरण मॉडल करता है और फिर गणना करने के लिए Bayes नियम का उपयोग करता है । दूसरी ओर, एक भेदभावपूर्ण मॉडल (जैसे, लॉजिस्टिक प्रतिगमन) सीधे मॉडल । $\{(x_i,y_i)\}$ $p(x,y)$ $p(y|x)$ $p(y|x)$

$(y)$ $p(x|y)$

ऐसे मामले हो सकते हैं जब एक मॉडल दूसरे से बेहतर होता है (उदाहरण के लिए, भेदभावपूर्ण मॉडल आमतौर पर बेहतर होता है यदि आप बहुत सारे डेटा हैं; यदि आपके पास कुछ अतिरिक्त अनलेबेड डेटा है, तो जेनरेटर मॉडल बेहतर हो सकते हैं)। वास्तव में, हाइबर्ड मॉडल भी मौजूद हैं जो दोनों दुनिया के सर्वश्रेष्ठ में लाने की कोशिश करते हैं। इस पेपर को एक उदाहरण के लिए देखें: जेनरिक और भेदभावपूर्ण मॉडल के राजसी संकर

— ebony1
स्रोत

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अच्छा जवाब। भेदभावपूर्ण बनाम जनरेटिव क्लासीफायर (लॉजिस्टिक रिग्रेशन और गॉसियन भोले बेयस क्रमशः) के कैनोनिकल उदाहरणों की तुलना करने के संबंध में, मुझे यह पुस्तक अध्याय Ng: cs.cmu.edu

— जोश की

3

उपरोक्त उत्तर के अलावा एक:

चूंकि विवेचक पी (Y | X) की देखभाल करता है, जबकि जेनरेटरी पी (X, Y) और P (X) की एक ही समय में, P (Y | X) अच्छी तरह से भविष्यवाणी करने के लिए, जनरेटिव मॉडल में स्वतंत्रता की डिग्री कम होती है। मॉडल में विवेकशील मॉडल की तुलना में। इसलिए जेनेरेटिव मॉडल अधिक मजबूत होता है , भेदभाव कम होने का खतरा कम होता है जबकि अन्य तरीका इसके आसपास होता है।

जो उपरोक्त उत्तर की व्याख्या करता है

ऐसे मामले हो सकते हैं जब एक मॉडल दूसरे से बेहतर होता है (उदाहरण के लिए, भेदभावपूर्ण मॉडल आमतौर पर बेहतर होता है यदि आप बहुत सारे डेटा हैं; यदि आपके पास कुछ अतिरिक्त अनलेबेड डेटा है, तो जेनरेटर मॉडल बेहतर हो सकते हैं)।

— ArtificiallyIntelligence
स्रोत

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क्या आप बता सकते हैं कि आप इस तथ्य के बारे में क्या कह रहे हैं कि जनरेटिव मॉडल में स्वतंत्रता की डिग्री कम होती है? प्रमाण? लिंक? साभार

— पैट्रिक