生成式模型 vs 判别式模型

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生成式模型和判别式模型的概念是机器学习领域非常重要的基础知识，但能准确区分开二者并不是一件非常容易的事情，笔者经常是看一遍忘一遍，为了巩固下知识点，我将从以下几个方面对两种模型进行介绍和对比。

概念

首先我们需要明确，两种不同的模型都用于监督学习任务中。监督学习的任务就是从数据中学习一个模型，并用基于这个模型对给定的输入预测相应的输出。这种模型的一般形式为决策函数   或者条件概率分布  。

我们先用一张图来初步感受一下，等看完文章后再回来看一遍会更直观：

定义

生成式模型先对数据的联合分布   进行建模，然后再通过贝叶斯公式计算样本属于各类别的后验概率