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判別方法：由數據直接學習決策函數 Y = f(X)，或者由條件分布概率 P(Y|X)作為預測模型，即判別模型。
生成方法：由數據學習聯合概率密度分布函數 P(X,Y),然后求出條件概率分布P(Y|X)作為預測的模型，即生成模型。 由生成模型可以得到判別模型，但由判別模型得不到生成模型。
常見的判別模型有：K近鄰、SVM、決策樹、感知機、線性判別分析(LDA)、線性回歸、傳統的神經網絡、邏輯斯蒂回歸、boosting、條件隨機場。
常見的生成模型有：樸素貝葉斯、隱馬爾可夫模型、高斯混合模型、文檔主題生成模型(LDA)、限制玻爾茲曼機。
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