生成模型与判别模型的区别与理解
一、判别方法与生成方法
监督学习方法可分为判别方法和生成方法。
判别方法(Discriminative approach)
由数据直接学习决策函数Y=f(X)或者条件概率分布P(Y|X)作为预测的模型,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。基本思想是有限样本条件下建立判别函数,不考虑样本的产生模型,直接研究预测模型。典型的判别模型包括k近邻,感知级,决策树,支持向量机等。
生成方法(Generative approach)
由数据学习联合概率密度分布P(X,Y),然后由P(Y|X)=P(X,Y)/P(X)求出条件概率分布P(Y|X)作为预测的模型,即生成模型。该方法表示了给定输入X与产生输出Y的生成关系。基本思想是首先建立样本的联合概率概率密度模型P(X,Y),然后再得到后验概率P(Y|X),再利用它进行分类。在这个过程需要求出训练数据的概率分布P(X),所以只要在数据样本非常多的时候,得到的P(X)才能很好的描述训练数据真正的分布【比如抛硬币】。生成模型用于随机生成的观察值建模,特别是在给定某些隐藏参数情况下。典型的生成模型有:朴素贝叶斯和隐马尔科夫模型等。
二、判别模型与生成模型
1.从直观可知:
生成模型:源头导向型,关注数据时如何生成的,然后再对一个信号进行分类。(信号输入时,生成模型判断哪个类别最有可能产生这个信号,则这个信号就属于哪个类别。
判别模型:结果导向型,关注类别之间的差别,并不关心样本的数据时怎么生成的,根据样本之间的“分界线"来简单对给定的样本进行分类。
2.从公式上可知:
生成模型:学习时先得到P(X,Y),根据公式继而得到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),再利用MAP得到Y;或者直接学习得到一个映射函数Y=F(X)
3.生成模型与判别模型的区别与联系
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