生成模型与判别模型

生成模型

• 生成模型（generative model）学习的对象是输入 x 和输出 y 的联合分布 P(X,Y)

• 即先学习所有x和y之间的联合概率分布P(X,Y)，然后得到后验概率P(Y|X)，此过程中，需要学习P(X)，公式如下（盗图，将B=Y，A=X即可）：，也就是说，需要P(x)能够较好的描述x的概率分布才可以，这就要求训练样本足够多。

• 举个例子，当需要判断一个人说的哪国语言时，你首先需要学会所有语言，然后对于一种特定的语言，提取其特征，放到所有语言对应的模型中，判断其概率为多少，大的获胜。

判别模型

• 判别模型（Discriminative model）学习的对象是输入x和输出y的条件概率分布P(Y|X)

• 在有限样本下学习判别函数，直接学习的是不同样本之间的差异。

• 同样对于上面的例子，当判断一个人说的是哪国语言时，你只要知道不同语言之间的差别，然后提取这个人所说语言的特征，按照差别一一对应，即可知道是哪种语言。就类似于，对于一个选择题，我不知道这个题咋做，但是我知道选啥（三长两短选一短，三短一长选一长）

两者的区别

区别就在于生成模型学习的是条件概率分布，判别模型学习的是条件概率分布。
如下图：

两者的联系

由生成模型可以得到判别模型，但是由判别模型无法得到生成模型。参考《生成模型》上面的公式即可理解原因。

典型的生成模型

• 朴素贝叶斯法
• 隐马尔科夫模型、
• 混合高斯模型
• AODE
• Latent Dirichlet allocation（unsup）
• Restricted Boltzmann Machine
• ···

典型的判别模型

• kNN
• 感知机
• 决策树
• 逻辑回归
• 最大熵模型
• SVM
• 提升方法
• 条件随机场
• 神经网络
• ···

参考文档

https://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/8195017
https://www.zhihu.com/question/20446337
https://blog.csdn.net/LoseInVain/article/details/82785985