机器学习中的生成模型与判别模型

1.概述

         在机器学习中，对于有监督学习，它的任务就是要学习一个模型，应用这个模型，对给定的输入预测相应的输出。监督学习方法可以分为生成方法（generative approach）和判别方法（discriminative approach）。所学到的模型分别称为生成模型（generative model）和判别模型（discriminative model）。简单地说，生成模型针对联合概率分布进行建模，而判别模型针对条件概率分布建模。

2.生成模型与判别模型的比较

2.1 两者直观对比

判别模型之所以称为“判别”模型，是因为其根据“判别”；求的是，即后验概率；

生成模型之所以称作“生成”是因为其预测的根据是联合概率，而联合概率可以理解为“生成”