生成式和判别式

判别式模型(Discriminative Model)：直接对条件概率p(y|x)进行建模，

常见判别模型有：线性回归、决策树、支持向量机SVM、k近邻、LDA，CRF，神经网络等；

生成式模型(Generative Model)：对联合分布概率p(x,y)进行建模，

常见生成式模型有：隐马尔可夫模型HMM、朴素贝叶斯模型、高斯混合模型GMM等；

生成式模型更普适；判别式模型更直接，目标性更强生成式模型关注数据是如何产生的，寻找的是数据分布模型；

判别式模型关注的数据的差异性，寻找的是分类面由生成式模型可以产生判别式模型，但是由判别式模式没法形成生成式模型 

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原文：https://blog.youkuaiyun.com/qq_41853758/article/details/80864072 
 

另外更清晰的参考：

https://blog.youkuaiyun.com/huangfei711/article/details/79834780