生成模型与判别模型

生成模型

• 生成模型又叫概率模型，其主要学习的是输入和输出的联合概率分布，函数形式为, 目的是希望接近于真实数据的联合概率分布。生成模型也可以用于判别类别，根据贝叶斯公式可以由得到。

• 在训练模型时，其目标时

• 典型代表：朴素贝叶斯、隐马尔可夫模型、高斯混合模型

判别模型

• 判别模型又叫非概率模型，其主要学习的是在输入的条件下，的概率。对于新来的，可以直接根据得到的类别。
• 在训练模型时，其目标时
• 典型代表：决策树、逻辑回归、支持向量机、条件随机场

通常来说，判别模型的分类效果更好，但是生成模型的适用性更广泛,此外数据量较少的时候生成模型效果更好