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Generatives Modell

Datum

vor 3 Jahren

Beim maschinellen LernenGenerative ModelleEs kann zum direkten Modellieren von Daten oder zum Erstellen bedingter Wahrscheinlichkeitsverteilungen zwischen Variablen verwendet werden. Die bedingten Wahrscheinlichkeitsverteilungen können auf dem generativen Modell des Bayes-Theorems basieren.

Generative Modelle eignen sich für unbeaufsichtigte Aufgaben wie Klassifizierung und Clustering. Typische generative Modelle sind unter anderem:

  • Gaußsche Mischmodelle und andere Mischmodelle
  • Verstecktes Markov-Modell
  • Randomisierte kontextfreie Grammatik
  • Naive Bayes-Klassifikator
  • AODE-Klassifikator
  • Latentes Dirichlet-Allokationsmodell
  • Eingeschränkte Boltzmann-Maschine

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