判別式模型(Discriminative Model)：直接對條件概率p(y|x)進行建模

生成式模型(Generative Model)：對聯合分布概率p(x,y)進行建模，常見生成式

生成式模型更普適；判別式模型更直接，目標性更強
生成式模型關注數據是如何產生的，尋找的是數據分布模型；判別式模型關注的
數據的差異性，尋找的是分類面
由生成式模型可以產生判別式模型，但是由判別式模式沒法形成生成式模型

生成式模型
樸素貝葉斯
K近鄰(KNN)
混合高斯模型
隱馬爾科夫模型(HMM)
貝葉斯網絡
Sigmoid Belief Networks
馬爾科夫隨機場(Markov Random Fields)
深度信念網絡(DBN)
判別式模型
線性回歸(Linear Regression)
邏輯斯蒂回歸(Logistic Regression)
神經網絡(NN)
支持向量機(SVM)
高斯過程(Gaussian Process)
條件隨機場(CRF)
CART(Classification and Regression Tree)

總結

以上是生活随笔為你收集整理的生成式模型和判别式模型(转)的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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