假设您有输入数据，
x并且想要将数据分类为label
y。生成模型学习 联合 概率分布，
p(x,y)而判别模型学习 条件
概率分布
p(y|x)-您应将其理解为 “
y给定概率
x”。
这是一个非常简单的示例。假设您具有以下数据形式
(x,y)：
(1,0), (1,0), (2,0), (2, 1)
p(x,y)是
y=0 y=1 -----------x=1 | 1/2 0x=2 | 1/4 1/4
p(y|x)是
y=0 y=1 -----------x=1 | 1 0x=2 | 1/2 1/2
如果花几分钟盯着这两个矩阵，您将了解两个概率分布之间的差异。
分布
p(y|x)是用于将给定示例分类
x到类中的自然分布
y，这就是为什么将对此直接建模的算法称为判别算法的原因。生成算法模型
p(x,y)，可以
p(y|x)通过应用贝叶斯规则将其转换为模型，然后用于分类。但是，该分发
p(x,y)也可以用于其他目的。例如，您可以
p(x,y)用来
生成 可能的
(x,y)对。
从上面的描述中，您可能会认为生成模型更通用，因此更好，但它并非如此简单。本文是关于区分性分类器与生成性分类器的非常受欢迎的参考，但它的工作量很大。总体要点是，在分类任务中，区分模型通常要优于生成模型。
