生成モデルと識別モデルの違い生成モデル（generative model）と識別モデル（discriminative model）の違いが理解できたのでメモっておく。 よくある定義 生成モデルは のようにyを予測する。 これだけ聞いても何のことやらよく分からん。 直感的な説明 識別モデルはクラスの境界を学習する。与えられたデータxが生成される確率は特に考慮せず、単に境界面のみを学習するモデル。SVM、決定木などは識別モデル。 生成モデルは、それぞれのクラスにおけるデータの分布を学習するモデル。生成モデルはグラフィカルモデルを使って表される。 これは分かりやすい。これ聞いた後だと式の意味も分かる。 直感的な説明と式を結びつけて考える 識別モデルは、 のように予測を行うモデル。例えば決定木の場合はデータxが与えられると、終端nodeのクラス分布を見ることで、そのxがクラスyに属する確率が分かる。そして尤もらしいクラスを予
