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生成式模型和判別式模型有哪些：1.生成式模型：樸素貝葉斯、貝葉斯網絡、隱馬爾可夫模型、隱馬爾可夫模型；2.判別式模型：k 近鄰法、決策樹、邏輯斯諦回歸模型、最大熵模型、支持向量機、條件隨機場；等等。

生成式模型和判別式模型有哪些

　　1.生成式模型

　　樸素貝葉斯、貝葉斯網絡、隱馬爾可夫模型、隱馬爾可夫模型

　　2.判別式模型

　　k近鄰法、決策樹、邏輯斯諦回歸模型、最大熵模型、支持向量機、條件隨機場

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　　1.生成式模型

　　優點

　　（1）由于統計了數據的分布情況，所以其實際帶的信息要比判別模型豐富，對于研究單類問題來說也比判別模型靈活性強；

　　（2）模型可以通過增量學習得到（增量學習是指一個學習系統能不斷地從新樣本中學習新的知識，并能保存大部分以前已經學習到的知識。）；

　　（3）收斂速度更快，當樣本容量增加的時，生成模型可以更快的收斂于真實模型；

　　（4）隱變量存在時，也可以使用。

　　缺點

　　（1）學習和計算過程比較復雜，由于學習了更多的樣本信息，所以計算量大，如果我們只是做分類，就浪費了這部分的計算量；

　　（2）準確率較差；

　　（3）往往需要對特征進行假設，比如樸素貝葉斯中需要假設特征間獨立同分布，所以如果所選特征不滿足這個條件，將極大影響生成式模型的性能。

　　2.判別式模型

　　優點

　　（1）由于關注的是數據的邊界，所以能清晰的分辨出多類或某一類與其他類之間的差異，所以準確率相對較高；

　　（2）計算量較小，需要的樣本數量也較小；

　　缺點

　　（1）不能反映訓練數據本身的特性；

　　（2）收斂速度較慢。