生成模型和判别模型的区别_判别模型和生成模型

4.生成模型和判别模型的优缺点 生成模型： 优点： 1）生成给出的是联合分布，不仅能够由联合分布计算条件

生成模型与判别模型 zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09 一直在三、生成模型和判别模型的优缺点

判别模型 直接估计后验概率 P(C_k|x)，不同估计,参数少。节省计算资源，另外，需要的样本数量也少于生成

有监督机器学习方法可以分为生成方法和判别方法，生成方法学习出的是生成但是，生成模型的概率分布可以还有

求后验概率有两种思路，一种是对P(c|x)直接建模的判别式模型另一种是对概率分布P(x,c)来建模，叫生成模型。

另外还有一篇经典的论文可以参考，讲的是朴素贝叶斯法和逻辑回归的关系，也就是生成模型和判别模型的区别：

即生成方法与判别方法，它们所学到的模型称为生成模型与判别模型。由上述例子可知，生成模型的信息比

（5）判别模型的性能比生成模型要简单，比较容易学习。所学到的模型分别为生成模型(generative model)和

判别模型、生成模型与朴素贝叶斯方法

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