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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生成式模型和判别式模型的区别？典型模型有哪些？
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本文标题：（8）生成式模型与判别式模型
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