版权声明：作者：Rookiekk 联系邮箱：[email protected] 欢迎转载或分享，但请务必声明文章出处。 https://blog.csdn.net/qq_18888869/article/details/88807313
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)
生成模型： 学习时先得到 P(x,y)，继而得到 P(y|x)。预测时应用最大后验概率法（MAP）得到预测类别 y。
判别模型： 直接学习得到P(y|x)，利用MAP得到 y。或者直接学得一个映射函数 y=f(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。
假如你的任务是识别一个语音属于哪种语言。例如对面一个人走过来，和你说了一句话，你需要识别出她说的到底是汉语、英语还是法语等。那么你可以有两种方法达到这个目的：
- 学习每一种语言，你花了大量精力把汉语、英语和法语等都学会了，我指的学会是你知道什么样的语音对应什么样的语言。然后再有人过来对你说，你就可以知道他说的是什么语音.
- 不去学习每一种语言，你只学习这些语言之间的差别，然后再判断（分类）。意思是指我学会了汉语和英语等语言的发音是有差别的，我学会这种差别就好了。
那么第一种方法就是生成方法，第二种方法是判别方法。
参考：
机器学习，周志华