我们根据训练数据得到分类函数和分界面,比如说根据SVM模型得到了一个分界面,然后直接计算条件概率 ,我们将最大的 作为新样本的分类。判别式模型不能反映训练数据本身的特性,能力有限,其只能告诉我们分类的类别。
2.生成式模型这么做
一般我们对每一个类建立一个模型,有多少个类别,我们就建立多少个模型。比方说类别标签有{猫,狗,猪},那首先根据猫的特征学习出一个猫的模型,再根据狗的特征学习出狗的模型,之后分别计算新测试样本 跟三个类别的联合概率 ,然后根据贝叶斯公式:
分别计算 ,选择三类中最大的 作为样本的分类。