摘要： 机器学习的方法主要分为生成式和判别式两种。生成式模型：假定输入是X，类别标签是Y。产生式模型估计联合概率P(X,Y),因为可以根据联合概率来生成样本。判别式模型：假定输入是X，类别标签是Y。判别式模型估计条件概率P(X|Y),该模型只能用来判断分类，因为其不包含有关X的知识。举个例子来说明这两个概念：假如我现在给出了一组样本：（1，0），（1，1），（2，0），（2，1）。假定这就是能观察到的全部生成模型估计P(Y,X)如：P（1，0）=1/2；P（1，1）=0；P（2，0）=1/4；P（2，1）=1/4；判别模型估计P(X|Y)如：P（0|1）=1，P（1|1）=0，P（0|2）=1/2，P 阅读全文