生成模型和判別模型

很好的總結 比較： 生成模型：學習得到聯合概率分佈P(x,y)，即特徵x和標記y共同出現的概率，然後求條件概率分佈。能夠學習到數據生成的機制。 判別模型：學習得到條件概率分佈P(y|x)，即在特徵x出現的情況下標記y出現的概率。 數據要求：生成模型需要的數據量比較大，能夠較好地估計概率密度；而判別模型對數據樣本量的要求沒有那麼多。 知乎：

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