解释生成模型和歧视模型之间的区别.
生成模型和分辨模型是用于分类和其他任务的两种机器学习模型.生成模型试图学习数据是如何生成的.它通过建模输入特征和输出标签的联合概率分布,即P(X,Y).这通过对数据的分布做假设,然后从培训数据中估计分布的参数.一旦模型学会了联合分布,它可以从数据分布中生成新的样本,还可以估计给入特征的标签的条件概率,即P(YX),用于做预测.另一方面,分辨模型试图直接学习输入特征和输出标签之间的边界类,而不会做任何假设.这通常是通过使用输入数据的分类模型来对输出特征进行分辨.但在其他情况下,新型模型通常更好地使用分辨分类模型,更好地处理输入和输出数据的缺失.它通常会更好地处理输入和输出特征之间的分辨关系.一般情况下,它可以使用新的分辨模型来更准确地处理输入和输出数据的缺失.