机器学习中的生成式模型和判别式模型比较

摘要：

数据挖掘分类技术中统计模型被分为产生式和判别式两大类,这两类模型是近几年数据挖掘和机器学习的研究热点之一.生成式模型学习的是联合概率,主要侧重各类数据的分布情况;判别式模型学习的是条件概率,主要侧重各类数据的分类边界.针对机器学习分类问题建模过程中出现的概念混淆,理解不清的状况,分析生成式模型与判别式模型的图模型,基本原理,阐述算法的区别与联系及算法应用限制等观点.

关键词：机器学习、生成式模型、判别式模型

分类号：TP3;TP1

在线出版日期：2016-01-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共1页

页码：307