背景
监督学习方法可分为两大类,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。
判别模型:判别模型是学得一个分类面(即学得一个模型),该分类面可用来区分不同的数据分别属于哪一类;
生成模型:生成模型是学得各个类别各自的特征(即可看成学得多个模型),可用这些特征数据和要进行分类的数据进行比较,看新数据和学得的模型中哪个最相近,进而确定新数据属于哪一类。
具体说明
1、判断模型与生成模型判别方法
判别方法:由数据直接学习决策函数Y=f(X)或条件概率分布P(Y|X)作为预测模型,即判别模型。判别方法关心的是对于给定的输入X,应该预测什么样的输出Y。
生成方法:由数据学习联合概率分布P(X,Y), 然后由P(Y...