Andrew Ng, On Discriminative vs. Generative classifiers: A comparison of logistic regression and naive Bayes
无论是生成式模型还是判别式模型，都可作为分类器使用，分类器的数学表达即为：给定输入
X 以及分类变量Y ，求P(Y|X) 。判别式模型直接估算
P(Y|X) ，或者也可像 SVM 那样，估算出输入和输出之间的映射，与概率无关；- 判别式模型的典型代表是：logistic 回归；
产生式模型的思想是先估计联合概率密度
P(X,Y) ，再通过贝叶斯公式求出P(Y|X) ；- 生成式模型的典型代表则是：朴素贝叶斯模型；
一般认为判别式模型更受欢迎，“人们更应该直接去解决问题，永远不要把求解更复杂的问题作为中间阶段”（Vapnik），Andrew Ng 的论文[1]对此作了较为全面的分析，产生式模型（朴素贝叶斯）在少量样本的情况下，可以取得更好的精确率，判别式模型（logistics 回归）在样本增加的情况下，逐渐逼近前者的概率；