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判别式模型与生成式模型的区别
产生式模型(Generative Model)与判别式模型(Discrimitive Model)是分类器常遇到的概念,它们的区别在于:
对于输入x,类别标签y:
产生式模型估计它们的联合概率分布P(x,y)
判别式模型估计条件概率分布P(y|x)
产生式模型可以根据贝叶斯公式得到判别式模型,但反过来不行。
判别式模型常见的主要有:
Logistic Regression
SVM
Traditional Neural Networks
Nearest Neighbor
CRF
Linear Discriminant Analysis
Boosting
Linear Regression
产生式模型常见的主要有:
Gaussians
Naive Bayes
Mixtures of Multinomials
Mixtures of Gaussians
Mixtures of Experts
HMMs
Sigmoidal Belief Networks, Bayesian Networks
Markov Random Fields
Latent Dirichlet Allocation
两个模型的对比
判别式模型与生成式模型的区别
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