什麼是判別式模型？什麼是生成式模型？

判別方法：由數據直接學習決策函數，或者由條件分佈概率作爲預測模型的爲判別模型。常見的判別模型有：線性迴歸、boosting、SVM、決策樹、感知機、線性判別分析（LDA）、邏輯斯特迴歸等算法。 生成方法：由數據學習x和y的聯合概率密度分佈函數,然後通過貝葉斯公式求出條件概率分佈作爲預測的模型爲生成模型。常見的生成模型有樸素貝葉斯、隱馬爾可夫模型、高斯混合模型、文檔主題生成模型（LDA）等。 迴歸問

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