判别模型 vs 生成模型

判别模型： 判决属于哪一类，计算 条件概率。 生成模型：计算 联合概率。需要加上贝耶斯法则，然后应用到分类中。概率分布。 生成模型是模拟这个结果是如何产生的,然后算出产生各个结果的概率 两种模型都会告诉你最后的label标签 ，类别结果。 但是生成模型会告诉一个概率。生成模型会告诉你关于数据的一些统计信息（p(x|y) 分布 etc.） 判别模型： 决策树 （不是这个就是那个）          

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