判别式模型和生成式模型的区别

其实机器学习的任务是从属性X预测标记Y,即求概率P(Y|X)。 判别式模型 对于判别式模型来说求得P(Y|X),对未见示例X,根据P(Y|X)可以求得标记Y,即可以直接判别出来,如上图的左边所示,实际是就是直接得到了判别边界,所以传统的、耳熟能详的机器学习算法如线性回归模型、支持向量机SVM等都是判别式模型,这些模型的特点都是输入属性X可以直接得到Y(对于二分类任务来说,实际得到一个score,当score大于threshold时则为正类,否则为反类)~(根本原因个人认为是对于某示例X_1,对正例和反例的标记的条件概率之和等于1,即P(Y_1|X_1)+P(Y_2|X_1)=1)。 生成式模型