人工智能AI面试题-3.7 论判别式模型和生成式模型

**3.7 论判别式模型和生成式模型** 🤖🔍 **判别式模型 vs. 生成式模型**：💡🧬 在机器学习领域，判别式模型和生成式模型是两个重要概念，它们有着截然不同的任务和方法。 **判别式模型**： 判别式模型通过直接从数据中学习决策函数 𝑌 = 𝑓(𝑋) 或者条件概率分布 𝑃(𝑌|𝑋) 作为预测模型，即判别模型。它专注于对数据进行分类或标注，关注如何从输入数据 X 推断出输出标签 Y。举个例子，假设我们要对电子邮件进行垃圾邮件分类，判别式模型的任务是找到一个函数或条件概率分布，能够准确地告诉我们一封邮件是垃圾邮件还是正常邮件。 判别式模型的一些常见代表包括：K最近邻（KNN）、支持向量机（SVM）、决策树、感知机、线性判别分析（LDA）、线性回归、传统神经网络、逻辑斯蒂回归、提升方法（Boosting）、条件随机场等。 **生成式模型**： 生成式模型通过学习数据的联合概率密度分布函数 𝑃(𝑋,𝑌)，然后从中推断出条件概率分布 𝑃(𝑌|𝑋) 作为预测模型，即生成模型。与判别式模型不同，生成式模型的任务是建模数据的生成过程，它关注如何生成与真实数据相似的新数据。例如，生成式模型可以用于生成艺术作品、自然语言文本、图像等。 一些常见的生成式模型包括：朴素贝叶斯、隐马尔可夫模型、高斯混合模型、文档主题生成模型（LDA）、限制玻尔兹曼机等。 总结来说，生成模型可以用来生成数据，而判别模型则更适合进行分类或标注。此外，需要注意的是，从生成模型可以派生出判别模型，但反之则不成立。这两种模型在不同的应用场景中都发挥着重要作用，具体选择哪种取决于问题的性质和需求。 🤖🔮