【机器学习】基础 判别模型生成模型

- 概念区分及代表算法： 两者均属于监督模型范畴，最直接的区分依据是，从给定的训练数据，学习到的目标概率分布不同。根据训练数据， 生成模型，学习联合概率分布P(X,Y)。然后求出条件概率分布P(Y|X)作为预测模型。公式：P(Y|X)=P(X,Y)/P(X)。代表算法有：朴素贝叶斯，HMM等。通常只有一个模型，输入实例，得到结果。 判别模型，学习条件概率分布P(Y|X)，或者直接学习判别决策函数f

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