判别模型和生成模型
监督学习方法分为生成方法和判别方法，学习到的模型分为生成模型和判别模型。
例子
对于简单的二分类问题
- 判别模型：学到一个好的分界线，直接把两类区分开
- 生成模型：学到两类各自的分布，当新的数据来的时候，看看属于哪个分布从而区分数据
判别模型与生成模型的对比
特点 | 判别模型 | 生成模型 |
|---|---|---|
学习内容 | P(Y|X)P(Y|X) | P(X,Y)=P(X|Y)P(Y)P(X,Y)=P(X|Y)P(Y) |
特点 | 反映异类差异；学习准确率更高；不需要数据分布的假设 | 反映同类的相似度；反映数据本身的特性；收敛更快，适合数据较小的情况 |
典型方法 | 逻辑回归、SVM | 朴素贝叶斯、马尔科夫模型、高斯混合模型 |
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