生成式模型 VS 判别式模型

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1 定义

1.1 生成式模型    

        生成式模型（Generative Model）会对x和y的联合分布p(x,y)建模，然后通过贝叶斯公式来求得 p(yi|x)，然后选取使得p(yi|x) 最大的 yi，即：

        简单说生成式模型就是生成数据分布的模型。将求联合分布的问题转为了求类别先验概率和类别条件概率的问题。

1.2 判别式模型

        对条件概率 p(y|x;) 直接建模。

        简单说就是判别数据输出量的模型，解决问题的思路为：

        条件分布>模型参数后延概率最大>似然函数*参数先验最大>最大似然

生成式模型可以转为判别式模型，反之不行。

AndrewNg在NIPS2001年有一篇专门比较判别模型和产生式模型的文章：

On Discrimitive vs. Generative classifiers: A comparision of logistic regression and naive Bayes

2 模型优劣比较

2.1 生成式模型

        常见的生成式模型有：

• 线性判别式分析 (Linear Discriminant Analysis)
• 朴素贝叶斯 (Native Bayesian)
• K近邻 (KNN)
• 混合高斯模型 (GaussianMixture Model)
• 隐马尔科夫模型 (HiddenMarkov Model)
• 贝叶斯网络 (Bayesian Networks)
• 马尔科夫随机场 (Markov Random Fields)
• 深度信念网络 (Deep Belief Networks)

        其特点在于（相比于判别式模型）：

• 通常收敛速度较快，少量样本就可以收敛
• 能应付隐变量
• 需要对数据分布做出假设（比方朴素贝叶斯假设特征分布符合条件独立的假设）
• 计算量大
• 实践效果（比如分类）稍差
• 容易过拟合
• 更好利用无标签数据（DBN）
• 添加新的类别时，计算新的联合分布即可，不需要全部数据重新训练
• 能检测异常值

2.2 判别式模型

        常见的判别式模型有：

• 线性回归 (LinearRegression)
• 逻辑斯蒂回归 (LogisticRegression)
• 神经网络 (NN)
• 支持向量机 (SVM)
• 高斯过程 (GaussianProcess)
• 条件随机场 (CRF)
• CART(Classificationand Regression Tree)

        其特点在于（相比于生成式模型）：

• 节省计算资源
• 节省样本
• 效果好一些
• 输入数据可以预处理（降维、构造等），简化学习的问题
• 解决凸优化问题
• 添加新的数据时，所有数据要重新训练
• 不能检测异常值

参考：

知乎：机器学习“判定模型”和“生成模型”有什么区别？

https://www.cnblogs.com/kemaswill/p/3427422.html

《统计学习方法》