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机器学习模型分生成式模型（Generative Models）和判别式模型(Discriminative Models)。判别式模型就是给出一个判断，比如是哪个类别，是多少值。也就是说，判别式模型给出的是一个值。为什么需要生成式模型？因为有时候不想要一个值，我们想学习一个分布(Distribution)，这个时候就需要生成式模型。总之，生成式模型就是学习到一个分布。 如何表示一个分布？可以用概率密度函数来表示。所以当然可以设计一个模型去学习一个概率密度函数。有了概率密度函数...