生成模型最明显的一个特征是假定样本向量x遵守何种概率散布，如正态散布，均匀散布。称为判别模型。已知输入变量x,它直接对方针变量y的条件概率建模。即核算样本归于 每一类的概率。留意，这儿和生成模型有一个实质的差异，那就是每一假定x遵守何种概率散布，而是直接估量出条件概率。
 

 

这儿猜测出生成模型的是一个向量，每个重量为样本归于每个类的概率。回归一样，它是直接猜测出了这个条件概率，而没有假定每个类的样本x所遵守的概率散布。做法最直接，分类器底子就不树立概率模型，而是直接得到分类成果，这种对错概率模型，也称为判别模型。它直接依据样本向量x猜测出类别编号。

 

这类模型的典型代表是决策树，支撑向量机，随机森林，规范的人工神经网络（包含全衔接神经网络，卷积神经网络，循环神经网络等）。假如神经网络的最终一层是改换，即回归支撑向量机的猜测函数是。它从头到尾没有假定样本向量遵守何种散布，也没有估量类后验概率。这能够看成是一种几许区分的思维，把空间区分红多个部分。假如对支撑向量机感兴趣，之前的大众号文章用一张图了解支撑向量机的头绪。

 

类似的，决策树的猜测函数时分段常数函数，直接实现从向量x到类别标签y的映射，没有核算任何概率值。假如对决策树感兴趣，能够阅览SIGAI之前的大众号文章"了解决策树".其他的算法如随机森林，kNN,也是如此。这类模型没有运用概率的观念进行建模，而是用几许或许剖析（函数）的手法建模，如找出分类超平面或许曲面，直接得到映射函数。

 

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