判别学习与生成学习的区别

参照http://blog.csdn.net/daijiguo/article/details/52218207

比如二类分类问题，不管是感知器算法还是逻辑斯蒂回归算法，都是在解空间中寻找一条直线从而把两种类别的样例分开，对于新的样例只要判断在直线的哪一侧即可；这种直接对问题求解的方法可以成为判别学习方法（discriminative learning algorithm）。

而生成学习算法则是对两个类别分别进行建模，用新的样例去匹配两个模型，匹配度较高的作为新样例的类别，比如良性肿瘤与恶性肿瘤的分类，首先对两个类别分别建模，比如分别计算两类肿瘤是否扩散的概率，计算肿瘤大小大于某个值的概率等等；再比如狗与大象的分类，分别对狗与大象建模，比如计算体重大于某个值的概率，鼻子长度大于某个值的概率等等。

形式化的说，判别学习方法是直接对 p(y|x)进行建模或者直接学习输入空间到输出空间的映射关系，其中，x 是某类样例的特征，y 是某类样例的分类标记。而生成学习方法是对 p(x|y)（条件概率）和 p(y)（先验概率）进行建模，然后按照贝叶斯法则求出后验概率 p(y|x)

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