判別式模型（discriminative model） 和生成式模型（generative model）的區別
生成式模型(Generative Model)與判別式模型(Discrimitive Model)是機器學習中基礎概念，在NLP和機器學習中經常會遇到這兩種顯著不同的模型，在學習階段（訓練階段）和評估階段（測試階段）都有不同的表現，它們的區別在於： 對於輸入x，類別標籤y： 生成式模型估計它們的聯合概率分佈P(x,y) 判別式模型估計條件概率分佈P(y|x) 生成式模型可以根據貝葉斯公式得到判別式
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