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转载 生成模型与判别模型

判别方法：由数据直接学习决策函数Y=f(X)或者条件概率分布P(Y|X)作为预测的模型，即判别模型，是条件概率分布。主要是寻找不同类别之间的最优分类面，反映的是异类数据之间的差异，更加关注的是决策边界，根据决策边界判定不同类别的具体分类。缺点是：不能反映训练数据本身的特性，能力有限，可以告诉你的是1还是2，但没办法把整个场景描述出来。类似于黑盒，变量之间的关系不明确。 生成方法：由