【上篇博客用 “人话” 解释了机器学习中的监督学习、无监督学习、半监督学习、自监督学习这几个概念，那这篇博客来解释一下生成方法、判别方法、生成模型、判别模型这几个名词吧~~~】
监督学习方法可以分为两类，分别是生成方法（generative approach）和判别方法（discriminative approach），那么所学到的模型分别称为生成模型（generative model）和判别模型（discriminative model）。
生成方法：从数据集中首先学习联合概率分布P(X,Y)，然后再根据已得到的联合概率分布P(X,Y)进而得到条件概率分布P(Y|X)，最终根据条件概率分布P(Y|X)进行预测。
生成模型：通过生成方法学习得到的模型，例如朴素贝叶斯，混合高斯模型等等。
判别方法：从数据集中直接学习得到决策函数f(x)或是条件概率分布P(Y|X)，然后根据得到的决策函数f(x)或是条件概率分布P(Y|X)进行预测。
判别模型：通过判别方法得到的模型，例如：KNN、SVM、决策树、逻辑回归等等。
举个栗子：
判别模型举例：要确定一个羊是山羊还是绵羊，用判别模型的方法是从历史数据中学习到模型，然后通过提取这只羊的特征来预测出这只羊是山羊的概率，是绵羊的概率。
生成模型举例：利用生成模型是根据山羊的特征首先学习出一个山羊的模型，然后根据绵羊的特征学习出一个绵羊的模型，然后从这只羊中提取特征，放到山羊模型中看概率是多少，在放到绵羊模型中看概率是多少，哪个大就是哪个。
细细品味上面的例子，判别模型是根据一只羊的特征可以直接给出这只羊的概率（比如logistic regression，这概率大于0.5时则为正例，否则为反例），而生成模型是要都试一试，最大的概率的那个就是最后结果。
注：本文主要进行名词解释，并没有推导生成方法和判别方法的计算步骤，后续会结合具体的模型推导进行解释~~~
References：https://blog.csdn.net/qq_14845119/article/details/86158553
