摘要：数据挖掘分类技术中统计模型被分为产生式和判别式两大类,这两类模型是近几年数据挖掘和机器学习的研究热点之一.生成式模型学习的是联合概率,主要侧重各类数据的分布情况;判别式模型学习的是条件概率,主要侧重各类数据的分类边界.针对机器学习分类问题建模过程中出现的概念混淆,理解不清的状况,分析生成式模型与判别式模型的图模型,基本原理,阐述算法的区别与联系及算法应用限制等观点.

原文链接:http://d.wanfangdata.com.cn/Periodical/jcyxx-zxk201512275

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