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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。稱為判別模型。已知輸入變量x,它直接對(duì)方針變量y的條件概率建模。即核算樣本歸于 每一類的概率。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(cè)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)類的概率。回歸一樣，它是直接猜測(cè)出了這個(gè)條件概率，而沒有假定每個(gè)類的樣本x所遵守的概率散布。做法最直接，分類器底子就不樹立概率模型，而是直接得到分類成果，這種對(duì)錯(cuò)概率模型，也稱為判別模型。它直接依據(jù)樣本向量x猜測(cè)出類別編號(hào)。

 

這類模型的典型代表是決策樹，支撐向量機(jī)，隨機(jī)森林，規(guī)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(jī)的猜測(cè)函數(shù)是。它從頭到尾沒有假定樣本向量遵守何種散布，也沒有估量類后驗(yàn)概率。這能夠看成是一種幾許區(qū)分的思維，把空間區(qū)分紅多個(gè)部分。假如對(duì)支撐向量機(jī)感興趣，之前的大眾號(hào)文章用一張圖了解支撐向量機(jī)的頭緒。

 

類似的，決策樹的猜測(cè)函數(shù)時(shí)分段常數(shù)函數(shù)，直接實(shí)現(xiàn)從向量x到類別標(biāo)簽y的映射，沒有核算任何概率值。假如對(duì)決策樹感興趣，能夠閱覽SIGAI之前的大眾號(hào)文章"了解決策樹".其他的算法如隨機(jī)森林，kNN,也是如此。這類模型沒有運(yùn)用概率的觀念進(jìn)行建模，而是用幾許或許剖析（函數(shù)）的手法建模，如找出分類超平面或許曲面，直接得到映射函數(shù)。

 

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