判别模型和生成模型的区别
常见的判别模型有：支持向量机(SVM)，逻辑回归(LR)，线性判别分析(LDA)等
常见的分类模型有：贝叶斯推断，朴素贝叶斯分类器，高斯混合模型和其他混合模型等
判别模型需要求出一条决策边界，该决策边界直接区分了不同的类别。例如左图中，假设求出的决策边界为0.5，蓝色类别<0.5,黄色类别>0.5。对于未见示例-绿三角，可以直接求出P(Y=类别｜X=绿三角）与0.5进行大小对比，得到绿三角的类别。
生成模型需要计算P(X,Y)的联合概率分布。对于未见示例-绿三角，需要先计算类别的联合概率分布，再计算后验概率P(Y|X)，计算过程中会用到类别的先验概率分布，最后取后验概率更大的那个类别。