生成和判别模型似乎学习条件P（x | y）和联合P（x，y）概率分布 . 但在基础层面上，我无法通过学习概率分布来说服自己意味着什么 .
这意味着您的模型要么作为用于绘制训练样本的分布的估计器，要么使用该估计器来执行其他预测 .
举一个简单的例子，考虑一组观察 {x[1], ..., x[N]} . 假设你想训练一个高斯估计 . 从这些样本中，该高斯估计器的最大似然参数将是数据的均值和方差
{x[1], ..., x[N]}
Mean = 1/N * (x[1] + ... + x[N])
Variance = 1/(N-1) * ((x[1] - Mean)^2 + ... + (x[N] - Mean)^2)
现在，您有一个能够从（估计）训练样本的分布中生成新样本的模型 .
更复杂一点，你可以考虑像高斯混合模型 . 这同样可以根据您的数据推断出模型的最佳拟合参数 . 除此之外，该模型由多个高斯组成 . 因此，如果给出一些测试数据，则可以根据每个高斯分量对观察点的概率密度的相对贡献，概率性地为每个样本分配类别 . 这当然是机器学习的基本假设：您的训练和测试数据都来自同一分布（您应该检查的东西） .
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这意味着您的模型要么作为用于绘制训练样本的分布的估计器，要么使用该估计器来执行其他预测 .
举一个简单的例子，考虑一组观察
{x[1], ..., x[N]}. 假设你想训练一个高斯估计 . 从这些样本中，该高斯估计器的最大似然参数将是数据的均值和方差Mean = 1/N * (x[1] + ... + x[N])Variance = 1/(N-1) * ((x[1] - Mean)^2 + ... + (x[N] - Mean)^2)现在，您有一个能够从（估计）训练样本的分布中生成新样本的模型 .
更复杂一点，你可以考虑像高斯混合模型 . 这同样可以根据您的数据推断出模型的最佳拟合参数 . 除此之外，该模型由多个高斯组成 . 因此，如果给出一些测试数据，则可以根据每个高斯分量对观察点的概率密度的相对贡献，概率性地为每个样本分配类别 . 这当然是机器学习的基本假设：您的训练和测试数据都来自同一分布（您应该检查的东西） .