【機器學習】基礎 判別模型生成模型

- 概念區分及代表算法： 兩者均屬於監督模型範疇，最直接的區分依據是，從給定的訓練數據，學習到的目標概率分佈不同。根據訓練數據， 生成模型，學習聯合概率分佈P(X,Y)。然後求出條件概率分佈P(Y|X)作爲預測模型。公式：P(Y|X)=P(X,Y)/P(X)。代表算法有：樸素貝葉斯，HMM等。通常只有一個模型，輸入實例，得到結果。 判別模型，學習條件概率分佈P(Y|X)，或者直接學習判別決策函數f

>>阅读原文<<