生成模型和判别模型基本形式，有哪些？
参考回答：
生成式：朴素贝叶斯、HMM、Gaussians、马尔科夫随机场
判别式：LR，SVM，神经网络，CRF，Boosting
详情：支持向量机
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本文向大家介绍生成式模型、判别式模型相关面试题，主要包含被问及生成式模型、判别式模型时的应答技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 https://github.com/imhuay/Algorithm_Interview_Notes-Chinese/blob/master/A-机器学习/A-机器学习基础.md#生成模型与判别模型 生成式模型(generative model)会对x和y的联合分布p(
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监督学习的任务就是从数据中学习一个模型（也叫分类器），应用这一模型，对给定的输入X预测相应的输出Y。这个模型的一般形式为决策函数Y=f(X)或者条件概率分布P(Y|X)。 ** 决策函数Y=f(X)：**你输入一个X，它就输出一个Y，这个Y与一个阈值比较，根据比较结果判定X属于哪个类别。例如两类（w1和w2）分类问题，如果Y大于阈值，X就属于类w1，如果小于阈值就属于类w2。这样就得到了该X对应的
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本文向大家介绍生成模型和判别模型的区别相关面试题，主要包含被问及生成模型和判别模型的区别时的应答技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 参考回答： 生成模型是先从数据中学习联合概率分布,然后利用贝叶斯公式求得特征和标签对应的条件概率分布。判别模型直接学习条件概率分布,直观的输入什么特征就预测可能的类别。
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生成数据库中所有表的模型文件，如果设置了include或exclude，则按照相应规则过滤表。 必选参数： -namespace 生成的Model所在命名空间 可选参数： -database 数据库名，不传则取连接池默认配置的库名 -baseClass 生成时所继承的基类（自行实现务必继承框架的模型类），默认Imi\Model\Model，可选 -poolName 连接池名称，不传则取默认连接池
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我目前正在进行一个项目，该项目需要使用QVTO将一个模型转换为另一个模型。源模型是以表格形式表示的状态机。目标模型也是具有节点和边的statemachine。源模型只有领域元模型，但目标模型同时具有领域和符号元模型。符号元模型是http://www.eclipse.org/gmf/runtime/1.0.2/notation。我从源域模型转换到目标域模型，但是我的目标模型没有表示法模型。我想做的是
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我正在尝试使用eclipse gmf创建一个基于uml模型的图形编辑器, 为此，我基于我的uml模型创建了一个.gnemodel文件，但在生成的.ecore文件中没有关联