8 1 Generative vs Discriminative Models
https://youtu.be/YQClUDd9ff4

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8 2 Making features from text for discriminative NLP models
https://youtu.be/MemiaOYSB0k

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empirical E() 는 실제 data를 이용해서 계산하고 model expectation은 P() 즉 확률을 이용하는 것 같다. 기대값 구하는 공식중에 확률에 확률값을 곱하면 기대값이 되었던 것을 기억하면 이해가 쉽다.

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8 3 Feature Based Linear Classifiers
https://youtu.be/7-7MlBdy3EE

위 그림에서 location인지 아닌지를 평가하는 feature1의 결과는 1.8 feature2의 결과는 -0.6이다. 그래서 이를 합산하면 1.2가 된다. 

exp 를 함으로써 합산된 features계산 값들이 양수가 되게한다. 

참고) exp 그래프

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