生成式模型（generative） vs 判别式模型（discriminative）

Andrew Ng, On Discriminative vs. Generative classifiers: A comparison of logistic regression and naive Bayes

• 无论是生成式模型还是判别式模型，都可作为分类器使用，分类器的数学表达即为：给定输入 X 以及分类变量 Y，求 P(Y|X)。

• 判别式模型直接估算 P(Y|X)，或者也可像 SVM 那样，估算出输入和输出之间的映射，与概率无关；

  • 判别式模型的典型代表是：logistic 回归；

• 产生式模型的思想是先估计联合概率密度 P(X,Y)，再通过贝叶斯公式求出 P(Y|X)；

  • 生成式模型的典型代表则是：朴素贝叶斯模型；

• 一般认为判别式模型更受欢迎，“人们更应该直接去解决问题，永远不要把求解更复杂的问题作为中间阶段”（Vapnik），Andrew Ng 的论文[1]对此作了较为全面的分析，产生式模型（朴素贝叶斯）在少量样本的情况下，可以取得更好的精确率，判别式模型（logistics 回归）在样本增加的情况下，逐渐逼近前者的概率；