判别式模型
判别式模型的根据训练数据构建条件概率分布:p(y | x),其中 y 是标签集,x 是输入数据。根据条件概率分布,当给定样本分布,即可得出的值。
生成式模型
生成式模型:根据训练数据构建联合概率分布:p(x,y),其中 y 是标签集,x 是输入数据。根据联合概率分布 p(x,y),当给定样本分布 时,根据公式得到的值。
遗留问题
不论是训练得到 p(y|x),还是p(x,y),这两个都可以根据p(x)进行转化得到,且p(x)在训练数据集中是已知的,因此,从这个角度说,两者并没有什么区别?