生成模型和判别模型的区别
判别模型由数据直接学习决策函数或者条件概率分布作为预测的模型。它关心的是对给定的输入X,应该预测什么样的输出Y。典型的判别模型包括:K近邻法、感知机、决策树、逻辑斯谛回归、最大熵模型、支持向量机、提升方法、条件随机场。
判别方法的特点:
生成模型由数据学习联合概率分布,然后求出条件概率分布作为预测的模型:
因为模型表示了给定输入X产生输出Y的生成关系,所以被称为生成模型。典型的生成模型有:朴素贝叶斯、隐马尔科夫模型
生成方法的特点:
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