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01、快速理解判别式模型和生成式模型
从概率的角度来理解数据有着两个不同的角度,假设我们有5个数据点,每个数据都只有一个特征x和一个目标值y:

一种是条件概率的角度,它描述了目标值相对于数据的特征出现的概率,我们表示为:

这两种角度分别代表了两种不同的建模方法,条件概率是将数据特征与目标值直接联系在一起,对于每一个特征我们只需要计算P(y|x),我们将这样的模型叫作判别式模型(Discriminative Model),可以看到如果是利用判别式模型去预测新的数据x=0,它会给出y=0。联合概率是综合考虑了整个样本空间,对于每一个特征我们需要计算P(y,x),我们将这样的模型叫作生成式模型(Generative Model),如果去预测新的数据x&
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