什么是判别式和生成式模型？

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判别方法：由数据直接学习决策函数Y=f(X),或者由条件分布概率P(Y|X)作为预测模型为判别模型。

常见的判别模型有线性回归、boosting、SVM、决策树、感知机、线性判别分析(LDA)、逻辑斯蒂回归等算法。

生成方法：由数据学习x和y的联合概率密度分布函数P(Y,X)，然后通过贝叶斯公式求出条件概率分布P(Y|X)作为预测的模型为生成模型。

常见的生成模型有朴素贝叶斯、隐马尔科夫模型、高斯混合模型、文档主题生成模型(LDA)等。

举例：

判断一个动物是大象还是猫，记住大象是长鼻子就可以判别出哪个是大象，将大象和猫画出来与动物进行对比，那个像就是那个。

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