human
Veuillez expliquer ce qu'est le "modèle génératif"
gpt
Dans la classification statistique, deux approches principales sont appelées l'approche générative et l'approche discriminante.Ceux-ci calculent les classificateurs par différentes approches, différant dans le degré de modélisation statistique.La terminologie est incohérente, [a] mais trois types majeurs peuvent être distingués, après Jebara (2004):
La distinction entre ces deux dernières classes n'est pas régulièrement faite;Jebara (2004) fait référence à ces trois classes comme apprentissage génératif, apprentissage conditionnel et apprentissage discriminant, mais Ng & Jordan (2002) ne distinguent que deux classes, les appelant des classificateurs génératifs (distribution conjointe) et des classificateurs discriminants (distribution conditionnelle ou pas de distribution), ne faisant pas de distinction entre les deux dernières classes.De manière analogue, un classificateur basé sur un modèle génératif est un classificateur génératif, tandis qu'un classificateur basé sur un modèle discriminant est un classificateur discriminant, bien que ce terme se réfère également à des classificateurs qui ne sont pas basés sur un modèle.
Des exemples standard de chacun, tous des classificateurs linéaires, sont:
En application à la classification, on souhaite passer d'une observation X à une étiquette Y (ou une distribution de probabilité sur les étiquettes).On peut le calculer directement, sans utiliser de distribution de probabilité (classificateur sans distribution);on peut estimer la probabilité d'une étiquette donnée une observation,



P
(
Y

|

X
=
X
)


{\ displayStyle p (y | x = x)}

 (modèle discriminant) et classification de base à ce sujet;ou on peut estimer la distribution conjointe



P
(
X
,
Y
)


{\ displayStyle p (x, y)}

 (modèle génératif), à partir de cela, calculez la probabilité conditionnelle



P
(
Y

|

X
=
X
)


{\ displayStyle p (y | x = x)}

, puis de base de la classification à ce sujet.Ceux-ci sont de plus en plus indirects, mais de plus en plus probabilistes, permettant l'application de plus de connaissances et de probabilité de domaine.Dans la pratique, différentes approches sont utilisées, selon le problème particulier, et les hybrides peuvent combiner les forces de plusieurs approches.