**3.7 論判別式模型和生成式模型** ???? **判別式模型 vs. 生成式模型**：???? 在機器學習領(lǐng)域，判別式模型和生成式模型是兩個重要概念，它們有著截然不同的任務和方法。 **判別式模型**： 判別式模型通過直接從數(shù)據(jù)中學習決策函數(shù) ?? = ??(??) 或者條件概率分布 ??(??|??) 作為預測模型，即判別模型。它專注于對數(shù)據(jù)進行分類或標注，關(guān)注如何從輸入數(shù)據(jù) X 推斷出輸出標簽 Y。舉個例子，假設我們要對電子郵件進行垃圾郵件分類，判別式模型的任務是找到一個函數(shù)或條件概率分布，能夠準確地告訴我們一封郵件是垃圾郵件還是正常郵件。 判別式模型的一些常見代表包括：K最近鄰（KNN）、支持向量機（SVM）、決策樹、感知機、線性判別分析（LDA）、線性回歸、傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡、邏輯斯蒂回歸、提升方法（Boosting）、條件隨機場等。 **生成式模型**： 生成式模型通過學習數(shù)據(jù)的聯(lián)合概率密度分布函數(shù) ??(??,??)，然后從中推斷出條件概率分布 ??(??|??) 作為預測模型，即生成模型。與判別式模型不同，生成式模型的任務是建模數(shù)據(jù)的生成過程，它關(guān)注如何生成與真實數(shù)據(jù)相似的新數(shù)據(jù)。例如，生成式模型可以用于生成藝術(shù)作品、自然語言文本、圖像等。 一些常見的生成式模型包括：樸素貝葉斯、隱馬爾可夫模型、高斯混合模型、文檔主題生成模型（LDA）、限制玻爾茲曼機等。 總結(jié)來說，生成模型可以用來生成數(shù)據(jù)，而判別模型則更適合進行分類或標注。此外，需要注意的是，從生成模型可以派生出判別模型，但反之則不成立。這兩種模型在不同的應用場景中都發(fā)揮著重要作用，具體選擇哪種取決于問題的性質(zhì)和需求。 ????