判别方法：
由数据直接学习决策函数Y=f(X)或者条件概率分布P(Y|X)作为预测的模型
k近邻，感知级，决策树，支持向量机，逻辑斯蒂回归
寻找差别
生成方法：
由数据学习联合概率密度分布P(X,Y)，求出条件概率分布P(Y|X)作为预测的模型
朴素贝叶斯 隐马尔可夫模型
寻找生成原因
判别方法：
由数据直接学习决策函数Y=f(X)或者条件概率分布P(Y|X)作为预测的模型
k近邻，感知级，决策树，支持向量机，逻辑斯蒂回归
寻找差别
生成方法：
由数据学习联合概率密度分布P(X,Y)，求出条件概率分布P(Y|X)作为预测的模型
朴素贝叶斯 隐马尔可夫模型
寻找生成原因
本文标题：生成模型与判别模型
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