概率图模型-判别式模型与生成式模型的区别

判别式模型

判别式模型的根据训练数据构建条件概率分布:p(y | x),其中 y 是标签集,x 是输入数据。根据条件概率分布,当给定样本分布\tilde{x},即可得出\tilde{y}的值。

生成式模型

生成式模型:根据训练数据构建联合概率分布:p(x,y),其中 y 是标签集,x 是输入数据。根据联合概率分布 p(x,y),当给定样本分布 \tilde{x} 时,根据公式p(y|x) = \frac{p(x,y)}{p(x)}得到\tilde{y}的值。

遗留问题

不论是训练得到 p(y|x),还是p(x,y),这两个都可以根据p(x)进行转化得到,且p(x)在训练数据集中是已知的,因此,从这个角度说,两者并没有什么区别?

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