生成式模型:利用联合概率分布求条件概率分布,基于贝叶斯公式;贝叶斯模型,隐马尔可夫模型
判别式模型:直接求取决策函数。条件随机场,逻辑斯特回归,最大熵模型,支持向量机,K近邻,决策树。
生成式模型是对联合分布建模,判别式是对条件分布
生成方法可以还原出联合概率分布,而判别方法不可以;生成方法收敛速度更快,当样本数量增加时,学习到的模型可以快速收敛于真实模型;当存在隐变量时,仍可以用生成模型,而判别模型则不行。
判别方法直接学习决策函数,直面预测,学习准确率更高;可以对数据进行各种程度的抽象、定义并使用特征,可以简化学习问题。
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