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在概率统计理论中, 生成模型是指能够随机生成观测数据的模型,尤其是在给定某些隐含参数的条件下。它给观测值和标注数据序列指定一个联合概率分布。在机器学习中,生成模型可以用来直接对数据建模(例如根据某个变量的概率密度函数进行数据采样),也可以用来建立变量间的条件概率分布。条件概率分布可以由生成模型根据贝叶斯定理形成。

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在统计分类中,包括机器学习,两种主要方法被称为生成方法和判别方法。这些计算分类器采用不同的方法,统计建模的程度不同。术语不一致,但可以区分三种主要类型,遵循Jebara(2004):

  • 给定一个可观察到的变量 X和目标变量 ÿ,一个生成模型是一个统计模型的的联合概率分布上X  ×  ÿ
{\displaystyle P(X,Y)}
  • 判别模型是的模型条件概率的目标ÿ,给定的观察X,象征性地;
{\ displaystyle P(Y | X = x)}
  • 不使用概率模型计算的分类器也被宽泛地称为“判别性”。

最后两个类之间的区别并不一致; Jebara(2004)将这三个类别称为生成学习条件学习歧视性学习,但Ng&Jordan(2002)仅区分两个类别,称为生成分类器(联合分布)和判别分类器(条件分布或没有分配),没有区分后两类。类似地,基于生成模型的分类器生成分类器,而基于判别模型的分类器是判别分类器,尽管该术语也指不基于模型的分类器。每个标准例子都是线性分类器,它们是:生成分类器:朴素贝叶斯分类器和线性判别分析 ; 判别模型:逻辑回归 ; 非模型分类器:感知器和支持向量机。

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