生成式模型是什麼

機器學習模型

生成式模型是一種機器學習模型，它通過對數據的機率分布進行建模，以生成新的數據或預測機率分布。

這種模型不僅學習輸入數據的特徵，還學習這些特徵之間的內在關係，從而能夠生成與訓練數據相似的新數據樣本。生成式模型通常用於密度估計、聚類、有標註數據的建模，以及對新數據進行預測。它們通過學習數據的聯合機率分布來工作，能夠生成新的數據樣本，同時也能對數據進行預測。常見的生成式模型包括樸素貝葉斯模型、混合高斯模型、隱馬爾科夫模型等。