ChatGPT指令分享——快速生成【思维导图】指令及完整方法_如何让chatgpt生成一份可下载的图片

link管理

链接快照平台

输入网页链接，自动生成快照
标签化管理网页链接

相关文章推荐

不羁的书签 · 【kubernetes】解决k8s1.28. ...· 1 周前 ·

鼻子大的小狗 · Git回滚中的reset和revert-阿里 ...· 5 天前 ·

成熟的沙滩裤 · wpf bootstrap 导航 - CSDN文库· 5 月前 ·

不要命的饼干 · Reedin Super E 2024 - ...· 6 月前 ·

风度翩翩的伤疤 · 机器人学院领导老师亲切看望全体本硕博新生-湖 ...· 6 月前 ·

个性的拐杖 · 灌篮高手电影版百度云网盘在线免费观看【108 ...· 8 月前 ·

满身肌肉的梨子 · 关于 SAC 多步操作公用 API 的介绍 ...· 8 月前 ·

思维引导图是一种通过图形化的方式，将思维过程和思路进行可视化展示的工具。通常使用中心主题，以支持和子支持的方法展开，将相关的信息和概念进行组织和分类。思维导图可以帮助人们更加清晰地理解和记忆信息，提高学习效率和工作效率。它被广泛应用于知识管理、会议记录、项目目标管理、决策分析等领域。

今天分享的 ChatGPT指令就是生成思维导图 的，两个方案，进入主题。

指令
请帮我为【思维导图的用途】创建一个经过充分研究的树状层次结构、有洞察力、相关性、详尽的思维导图。列出所有主要分支、子分支，以帮助集思广益，为内容专家和主题专家的终极指南集思广益。请同时加上Emoji表情，markdown格式输出。

ChatGPT回复：

接下来，我们在电脑上新建一个纯文本文档，并将ChatGPT回复的内容复制出来，粘贴到文本文档中。

然后保存该文档，并将文档的后缀名【txt】改为【md】

在自然语言处理（NLP）和机器学习领域，**生成模型**和**判别模型**是两个不同的概念，尽管它们之间存在一些相似之处。让我们来详细探讨一下它们的区别： 1. **生成模型**： - **定义**：生成模型试图建模整个联合概率分布 P(X, Y)，其中 X 是输入特征，Y 是输出标签或类别。 - **目标**：生成模型的目标是预测数据的联合分布，以便从中生成新的样本。 - **应用**：生成模型常用于生成新的数据样本、填充缺失值、图像生成等任务。 - **示例**：朴素贝叶斯模型、隐马尔可夫模型（HMM）等都属于生成模型。 2. **判别模型**： - **定义**：判别模型直接建模条件概率分布 P(Y|X)，其中 X 是输入特征，Y 是输出标签或类别。 - **目标**：判别模型的目标是直接预测输出标签或类别，而不需要建模整个数据分布。 - **应用**：判别模型常用于分类、回归、文本情感分析等任务。 - **示例**：线性回归、支持向量机（SVM）等都属于判别模型。总之，生成模型和判别模型在建模目标、应用场景和方法上存在差异。生成模型关注整个数据分布，而判别模型直接预测输出标签。在实际应用中，根据任务需求选择适合的模型即可。¹²³ 希望这个解释能帮助您理解这两个概念之间的区别！🤓 源: 与必应的对话， 2024/2/22 (1) 机器学习“判定模型”和“生成模型”有什么区别？ - 知乎. https://www.zhihu.com/question/20446337. (2) 【机器学习】：判别式模型与生成式模型 - CSDN博客. https://blog.csdn.net/jesmine_gu/article/details/85759298. (3) 机器学习：生成模型和判别模型的区别 - CSDN博客. https://blog.csdn.net/qq_40765537/article/details/108897573. (4) 机器学习（八）：模型分类--生成模型和鉴别模型 - 知乎. https://zhuanlan.zhihu.com/p/130805799. (5) 终于有人把自然语言处理、机器学习、深度学习和AI讲明白了 - 知乎. https://zhuanla 所有人都能懂的chatgpt背后相关的生成式模型 lorexiao: 上面发的是的是copilot的回答。我放到评论区，只是为了收藏博主这篇文章后方便参考。所有人都能懂的chatgpt背后相关的生成式模型 lorexiao: 在自然语言处理（NLP），**生成模型**和**判别模型**是两个不同的概念，尽管它们之间存在一些相似之处。让我们来详细探讨一下它们的区别： 1. **生成模型**： - **定义**：生成模型试图建模整个联合概率分布 P(X, Y)，其中 X 是输入特征，Y 是输出标签或类别。 - **目标**：生成模型的目标是预测数据的联合分布，以便从中生成新的样本。 - **应用**：生成模型常用于生成新的数据样本、填充缺失值、图像生成等任务。 - **示例**：朴素贝叶斯模型、隐马尔可夫模型（HMM）等都属于生成模型。 2. **判别模型**： - **定义**：判别模型直接建模条件概率分布 P(Y|X)，其中 X 是输入特征，Y 是输出标签或类别。 - **目标**：判别模型的目标是直接预测输出标签或类别，而不需要建模整个数据分布。 - **应用**：判别模型常用于分类、回归、文本情感分析等任务。 - **示例**：线性回归、支持向量机（SVM）等都属于判别模型。总之，生成模型和判别模型在建模目标、应用场景和方法上存在差异。生成模型关注整个数据分布，而判别模型直接预测输出标签。在实际应用中，根据任务需求选择适合的模型即可。¹²³ 希望这个解释能帮助您理解这两个概念之间的区别！🤓 源: 与必应的对话， 2024/2/22 (1) 机器学习“判定模型”和“生成模型”有什么区别？ - 知乎. https://www.zhihu.com/question/20446337. (2) 【机器学习】：判别式模型与生成式模型 - CSDN博客. https://blog.csdn.net/jesmine_gu/article/details/85759298. (3) 机器学习：生成模型和判别模型的区别 - CSDN博客. https://blog.csdn.net/qq_40765537/article/details/108897573. (4) 机器学习（八）：模型分类--生成模型和鉴别模型 - 知乎. https://zhuanlan.zhihu.com/p/130805799. (5) 终于有人把自然语言处理、机器学习、深度学习和AI讲明白了 - 知乎. https://zhuanla