生成模型和判别模型

很好的总结 比较： 生成模型：学习得到联合概率分布P(x,y)，即特征x和标记y共同出现的概率，然后求条件概率分布。能够学习到数据生成的机制。 判别模型：学习得到条件概率分布P(y|x)，即在特征x出现的情况下标记y出现的概率。 数据要求：生成模型需要的数据量比较大，能够较好地估计概率密度；而判别模型对数据样本量的要求没有那么多。 知乎：

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