这是一个额外的信息点，与上面StompChicken的回答相吻合。

判别模型和生成模型的根本区别在于:

判别模型学习类之间的(硬的或软的)边界 生成模型为单个类的分布建模

编辑:

生成式模型是可以生成数据的模型。它同时对特征和类(即完整的数据)建模。

如果我们对P(x,y)建模:我可以使用这个概率分布来生成数据点——因此所有建模P(x,y)的算法都是生成的。

如。生成模型

朴素贝叶斯模型P(c)和P(d|c) -其中c是类，d是特征向量。 P(c,d) = P(c) * P(d|c) 因此，某些形式的朴素贝叶斯模型，P(c,d) 贝叶斯网 马尔可夫网

判别模型是指只能用于对数据点进行判别/分类的模型。 你只需要在这种情况下建模P(y|x)，(即给定特征向量的类别概率)。

如。关于判别模型:

逻辑回归 神经网络 条件随机场

一般来说，生成式模型比判别式模型需要更多的建模，因此有时不那么有效。事实上，大多数(不确定是否全部)无监督学习算法，如聚类等，可以被称为生成式，因为它们建模P(d)(并且没有类:P)

附言:部分答案来源于原文

这是一个额外的信息点，与上面StompChicken的回答相吻合。

判别模型和生成模型的根本区别在于:

判别模型学习类之间的(硬的或软的)边界 生成模型为单个类的分布建模

编辑:

生成式模型是可以生成数据的模型。它同时对特征和类(即完整的数据)建模。

如果我们对P(x,y)建模:我可以使用这个概率分布来生成数据点——因此所有建模P(x,y)的算法都是生成的。

如。生成模型

朴素贝叶斯模型P(c)和P(d|c) -其中c是类，d是特征向量。 P(c,d) = P(c) * P(d|c) 因此，某些形式的朴素贝叶斯模型，P(c,d) 贝叶斯网 马尔可夫网

判别模型是指只能用于对数据点进行判别/分类的模型。 你只需要在这种情况下建模P(y|x)，(即给定特征向量的类别概率)。

如。关于判别模型:

逻辑回归 神经网络 条件随机场

一般来说，生成式模型比判别式模型需要更多的建模，因此有时不那么有效。事实上，大多数(不确定是否全部)无监督学习算法，如聚类等，可以被称为生成式，因为它们建模P(d)(并且没有类:P)

附言:部分答案来源于原文

不同的模型归纳如下表:

图片来源:监督学习小抄-斯坦福CS 229(机器学习)

假设你有一个输入数据x，你想把数据分类为标签y。生成模型学习联合概率分布p(x,y)，判别模型学习条件概率分布p(y|x)——你应该把它理解为“给定x的y的概率”。

这里有一个非常简单的例子。假设你有(x,y)形式的以下数据:

(1,0), (1,0), (2,0), (2, 1)

p (x, y)

      y=0   y=1
     -----------
x=1 | 1/2   0
x=2 | 1/4   1/4

p (y | x)

      y=0   y=1
     -----------
x=1 | 1     0
x=2 | 1/2   1/2

如果你花几分钟时间盯着这两个矩阵看，你就会明白这两个概率分布之间的区别。

分布p(y|x)是将给定示例x分类为y类的自然分布，这就是为什么直接对其建模的算法被称为判别算法。生成算法建模p(x,y)，应用贝叶斯规则将p(y|x)转化为p(y|x)，用于分类。然而，分布p(x,y)也可以用于其他目的。例如，您可以使用p(x,y)来生成可能的(x,y)对。

从上面的描述中，您可能会认为生成模型更普遍，因此更好，但它并不是那么简单。这篇论文是关于区分分类器和生成分类器的一个非常流行的参考，但它相当沉重。总的要点是，在分类任务中，判别模型通常优于生成模型。

生成算法对数据如何生成进行建模，以便对信号进行分类。它提出了一个问题:根据我的世代假设，哪个类别最有可能产生这个信号?

判别算法并不关心数据是如何产生的，它只是对给定的信号进行分类。

下面是CS299课堂讲稿中最重要的部分(作者:Andrew Ng)，它帮助我理解了判别学习算法和生成学习算法之间的区别。

假设我们有两类动物，大象(y = 1)和狗(y = 0)， x是动物的特征向量。

给定一个训练集，像逻辑回归或感知器算法这样的算法(基本上)试图找到一条直线——也就是一个决策边界——将大象和狗分开。然后，分类 一种新动物，比如大象或狗，它会检查它的哪一边 决定其所处的边界，并据此做出预测。我们称之为判别学习算法。

这里有一个不同的方法。首先，看看大象，我们可以建立一个 大象的模型。然后，看着狗，我们可以建立一个 单独的狗狗模型。最后，为了给一种新动物分类， 我们可以将新动物与大象模型相匹配，并将其与 狗的模型，看看新动物是否更像大象 或者更像我们在训练场上看到的狗。我们称之为生成式学习算法。