机器学习：生成模型和判别模型的区别
一、名词解释生成方法由数据学习联合概率风波P(X,Y)，然后求出条件概率分布P(Y|X)为预测的模型，即生成模型：P ( Y ∣ X ) = P ( X , Y ) P ( X ) P(Y|X)=\frac{P(X,Y)}{P(X)}P(Y∣X)=P(X)P(X,Y)这样的方法之所以称为生成方法，是因为模型表示了给定输入X产生输出Y的生成关系。典型的生成模型由朴素贝叶斯法和隐马尔可夫模型。判别方法由数据直接学习决策函数f(X)或者条件概率分布P(Y|X)作为预测模型，即判别模型。判别方法关
