【机器学习】对判决模型及生成模型的简单理解

Ps. 最近又巩固学习了一遍《机器学习》，针对一些基础概念进行记录总结。

判决模型(Discriminative Model)：

直接建模后验概率模型，P(y|x)
如：逻辑回归

生成模型(Generative Model)：

建模先验概率P(x)及似然概率P(x|y)
如：朴素贝叶斯

总结：

判别模型，即要判断这个东西属于类别y，给定前提是x，所以是p(y|x)。
生成模型，是要生成一个模型，那就是在类别y时，根据x生成了模型，所以是p(x|y)。