生成模型与判别模型的区别

两种主要的机器学习范例，即生成模型和判别模型，在许多领域广泛应用。换句话说，判别模型关注划分多个数据类别的边界建模，而生成模型则寻求捕捉数据的潜在分布。数据科学家和机器学习专家必须了解这两种类型的模型之间的区别，以便选择最适合特定工作的模型。此外，尽管生成模型具有产生与原始数据密切模仿的新数据的能力，但判别模型常常用于分类和回归等任务，但最近生成模型变得更加受欢迎。

什么是生成模型？

生成模型是一种机器学习模型，旨在捕捉数据的潜在分布并产生类似于原始数据的新数据。与判别模型不同，判别模型模拟给定输入条件下的输出概率，而生成模型模拟输入和输出的联合概率分布。通过从之前学习的概率分布中取样，生成模型可以产生新的数据样本。生成模型包括变分自编码器（VAEs）、生成式对抗网络（GANs）和限制性玻尔兹曼机（RBMs）。异常检测、语音合成、以及图片和文本生成是一些经常使用生成模型的应用。

什么是判别模型？

判别模型是一种机器学习模型，旨在理解不同类型数据之间的边界。判别模型直接表示给定输入条件下输出的条件概率，而生成模型则模拟输入和输出之间的联合概率分布。逻辑回归、支持向量机（SVMs）和决策树是一些判别模型的例子。分类、回归和异常检测等应用经常使用判别模型。在分类任务中，目标是将输入数据准确地分配到特定类别中，判别模型通常比生成模型表现更好，因为它们专注于建模类别之间的边界。

生成模型与判别模型比较

Generative Model	Discriminative Model
生成模型的基本目标是生成新的数据并理解输入的概率分布。	判别模型的主要目标是将数据分类为不同的类别。
生成模型需要大量的输入数据来学习概率分布。	判别模型需要标记好的输入数据来学习每个类别的边界。
生成模型生成的新数据和原始数据分布相似。	判别模型产生的输出标签识别输入数据的种类。
由于需要知道数据的概率分布，生成模型比判别模型更难构建。	判别模型更易构建，因为它们只需理解每个类别的边界。
生成模型产生的新数据点可以类似原始数据分布。	由于能够识别多个类别之间的边界，判别模型在分类任务中表现更好。
生成模型在语音和图像识别软件中非常常见。	在类似语音和图像识别的分类任务中，通常采用判别模型。
生成模型能够分析未标记的数据以发现数据的概率分布。	判别模型需要标记好的数据来学习每个类别的边界。
由于生成模型学习数据的概率分布，它们容易过拟合。	由于判别模型只需学习几个类别之间的边界，它们不易过拟合。

结论

了解生成模型和判别模型的区别对于机器学习专家非常重要，因为它能够帮助他们选择最佳的方法来解决特定问题。例如，分类和回归任务通常使用判别模型，而生成模型则经常用于创建文本和图形。此外，了解这些模型还有助于从业者更加了解每种方法的限制和基本假设。最后，从业者可以以新的方式将这些方法结合起来，以提高机器学习系统的性能。不断跟进这两种策略可以帮助机器学习从业者保持最新的技术和最佳实践。