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)

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)

在实践中，模型的使用如下。

在判别模型中，为了从训练例x中预测标签y，你必须评估:

它只是在考虑x的情况下选择最有可能的类别y。这就像我们试图在类别之间建立决策边界的模型。这种行为在神经网络中非常明显，其中计算的权重可以被视为一个复杂形状的曲线，将空间中一个类的元素隔离开来。

现在，用贝叶斯法则，把方程中的替换为。因为你只对arg max感兴趣，你可以擦掉分母，这对每个y都是一样的，所以，你剩下

这是你在生成模型中使用的方程。

在第一种情况下，你有条件概率分布p(y|x)，它模拟了类之间的边界，在第二种情况下，你有联合概率分布p(x, y)，因为p(x | y) p(y) = p(x, y)，它显式地模拟了每个类的实际分布。

对于联合概率分布函数，给定一个y，你可以计算(“生成”)它各自的x。因此，它们被称为“生成”模型。

想象一下，你的任务是将演讲分类为一种语言。

你可以通过以下任何一种方式:

学习每一种语言，然后用你刚刚学到的知识对它进行分类

or

在不学习语言的情况下确定语言模型的差异，然后对语音进行分类。

第一种是生成方法，第二种是判别方法。

查看参考资料了解更多细节:http://www.cedar.buffalo.edu/~srihari/CSE574/Discriminative-Generative.pdf。

之前的答案都很好，我想再补充一点。

从生成算法模型中，我们可以推导出任何分布;而我们只能从判别算法模型中得到条件分布P(Y|X)(或者我们可以说它们只对判别Y的标签有用)，这就是为什么它被称为判别模型。判别模型不假设X是独立的给定Y($X_i \perp X_{-i} | Y$)，因此通常更强大的计算条件分布。