# 判別式模型與生成式模型
生成式模型(Generative Model)與判別式模型(Discrimitive Model)是分類器常遇到的概念顶掉，它們的區(qū)別在于：（對(duì)于輸入x，類別標(biāo)簽y）
1. 生成式模型估計(jì)它們的聯(lián)合概率分布P(x,y)
2. 判別式模型估計(jì)決策函數(shù)F(X)或條件概率分布P(y|x)
3. 生成式式模型可以根據(jù)貝葉斯公式得到判別式模型，但反過來不行
## 生成式模型
1. 判別式分析
2. 樸素貝葉斯Native Bayes
3. 混合高斯型Gaussians
4. K近鄰KNN
5. 隱馬爾科夫模型HMM
6. 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)
7. sigmoid belief networks
8. 馬爾科夫隨機(jī)場(chǎng)Markov random fields
9. 深度信念網(wǎng)絡(luò)DBN
10. 隱含狄利克雷分布簡(jiǎn)稱LDA(Latent Dirichlet allocation)
11. 多專家模型（the mixture of experts model）
## 判別式模型
1. 線性回歸linear regression
2. 邏輯回歸logic regression
3. 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)NN
4. 支持向量機(jī)SVM
5. 高斯過程Gaussian process
6. 條件隨機(jī)場(chǎng)CRF
7. CART(Classification and regression tree)
8. Boosting
