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什么是判别模型(Discriminative Model)和生成模型(Generative Model)？ 一个通俗易懂的解释判别模型和生成模型可以点击这里查看，这里我摘录如下：
Let's say you have input data x and you want to classify the data into labels y. A generative model（生成模型） learns the joint probability distribution（联合概率分布） p(x,y) and adiscriminative model（判别模型） learns the conditional probability distribution（条件概率分布） p(y|x) - which you should read as 'the probability of y given x'.
关于生成模型和判别模型，我发现的另外一个解释我摘录如下，原文点击这里：
判别模型Discriminative Model，又可以称为条件模型，或条件概率模型。估计的是条件概率分布(conditional distribution)， p(class|context)。
生成模型Generative Model，又叫产生式模型。估计的是联合概率分布（joint probability distribution），p(class, context)=p(class|context)*p(context)。
另外对于生成模型和判别模型，总结如下：
1.生成模型和判别模型的定义
记o为观察序列，s为状态序列。对o和s进行统计建模，通常有两种方式：
(1) 生成模型 （又叫产生模型）： 构建o和s的联合分布p(s,o)
(2) 判别模型 （又叫条件概率模型， 也叫条件模型）： 构建o和s的条件分布p(s|o)
2.判别模型和生成模型的对比
(1) 训练时，二者优化准则不同：生成模型优化训练数据的联合分布概率，而判别模型优化训练数据的条件分布概率。从这里可以看出，判别模型与序列标记问题有较好的对应性。
(2) 对于观察序列的处理不同：生成模型中，观察序列作为模型的一部分，而判别模型中，观察序列只作为条件，因此可以针对观察序列设计灵活的特征。
(3) 训练复杂度不同：由于需要归一化，判别模型训练复杂度较高。
(4) 是否支持无指导训练：生成模型支持无指导训练，而判别模型不支持。
3. 二者的本质区别是：判别模型（discriminative model ）估计的是条件概率分布(conditional distribution)p(class|context)，而生成模型（generative model） 估计的是联合概率分布（joint probability distribution）
通常来讲，（该部分援引自这里）常见的生成模型（Generative Model）主要有：
– Gaussians, Naive Bayes, Mixtures of multinomials
– Mixtures of Gaussians, Mixtures of experts, HMMs
– Sigmoidal belief networks, Bayesian networks
– Markov random fields
常见的Discriminative Model主要有：
– logistic regression
– SVMs
– traditional neural networks
– Nearest neighbor