机器学习 之 朴素贝叶斯

生成模型估计的是联合概率分布，然后求出条件概率分布P(Y|X)作为预测的模型，即生成模型：P(Y|X)= P(X,Y)/ P(X)。

生成方法关心的是给定输入x产生输出y的生成关系。

判别模型估计的是条件概率分布，有数据直接学得决策函数P(X)或者条件概率分布P(Y|X)作为预测的模型。

判别式方法关心的是给定输入X，应该预测什么样的输出Y(判别给出的Y对不对)

回归与分类相对