生成式模型和判别式模型的区别是什么？

这是去年面某家公司时，被问到的问题。今天突然想起来，看了一下。觉得这个博客写的不错，记录一下。

参考链接：https://www.zhihu.com/question/20446337

核心思想：

在机器学习中任务是从属性X预测标记Y，判别模型求的是P(Y|X)，即后验概率；而生成模型最后求的是P(X,Y)，即联合概率。从本质上来说：

判别模型之所以称为“判别”模型，是因为其根据X“判别”Y；

而生成模型之所以称为“生成”模型，是因为其预测的根据是联合概率P(X,Y)，而联合概率可以理解为“生成”(X,Y)样本的概率分布（或称为 依据）；具体来说，机器学习已知X，从Y的候选集合中选出一个来，可能的样本有(X,Y_1), (X,Y_2), (X,Y_3),……，(X,Y_n),实际数据是如何“生成”的依赖于P(X,Y)，那么最后的预测结果选哪一个Y呢？那就选“生成”概率最大的那个吧~

（后者可以生成很多个Y）

举例说明：

判别式模型举例：要确定一个羊是山羊还是绵羊，用判别模型的方法是从历史数据中学习到模型，然后通过提取这只羊的特征来预测出这只羊是山羊的概率，是绵羊的概率。

生成式模型举例：利用生成模型是根据山羊的特征首先学习出一个山羊的模型，然后根据绵羊的特征学习出一个绵羊的模型，然后从这只羊中提取特征，放到山羊模型中看概率是多少，在放到绵羊模型中看概率是多少，哪个大就是哪个。

细细品味上面的例子，判别式模型是根据一只羊的特征可以直接给出这只羊的概率（比如logistic regression，这概率大于0.5时则为正例，否则为反例），而生成式模型是要都试一试，最大的概率的那个就是最后结果~