生成模型最明顯的一個(gè)特征是假定樣本向量x遵守何種概率散布，如正態(tài)散布，均勻散布。稱(chēng)為判別模型。已知輸入變量x,它直接對方針變量y的條件概率建模。即核算樣本歸于 每一類(lèi)的概率。留意，這兒和生成模型有一個(gè)實(shí)質(zhì)的差異，那就是每一假定x遵守何種概率散布，而是直接估量出條件概率。
 

 

這兒猜測出生成模型的是一個(gè)向量，每個(gè)重量為樣本歸于每個(gè)類(lèi)的概率?；貧w一樣，它是直接猜測出了這個(gè)條件概率，而沒(méi)有假定每個(gè)類(lèi)的樣本x所遵守的概率散布。做法最直接，分類(lèi)器底子就不樹(shù)立概率模型，而是直接得到分類(lèi)成果，這種對錯概率模型，也稱(chēng)為判別模型。它直接依據樣本向量x猜測出類(lèi)別編號。

 

這類(lèi)模型的典型代表是決策樹(shù)，支撐向量機，隨機森林，規范的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )（包含全銜接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )，循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )等）。假如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的最終一層是改換，即回歸支撐向量機的猜測函數是。它從頭到尾沒(méi)有假定樣本向量遵守何種散布，也沒(méi)有估量類(lèi)后驗概率。這能夠看成是一種幾許區分的思維，把空間區分紅多個(gè)部分。假如對支撐向量機感興趣，之前的大眾號文章用一張圖了解支撐向量機的頭緒。

 

類(lèi)似的，決策樹(shù)的猜測函數時(shí)分段常數函數，直接實(shí)現從向量x到類(lèi)別標簽y的映射，沒(méi)有核算任何概率值。假如對決策樹(shù)感興趣，能夠閱覽SIGAI之前的大眾號文章"了解決策樹(shù)".其他的算法如隨機森林，kNN,也是如此。這類(lèi)模型沒(méi)有運用概率的觀(guān)念進(jìn)行建模，而是用幾許或許剖析（函數）的手法建模，如找出分類(lèi)超平面或許曲面，直接得到映射函數。

 

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