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生成式模型与判别式模型

生成式模型，又称概率模型，是指通过学习数据的分布来建立模型P(y|x)，然后利用该模型来生成新的数据。生成式模型的典型代表是朴素贝叶斯模型，该模型通过学习数据的分布来建立概率模型，然后利用该模型来生成新的数据。
判别式模型，又称非概率模型，是指通过学习输入和输出之间的映射关系来建立模型y=f(x)，然后利用该模型来预测新的输出。判别式模型的典型代表是支持向量机模型，该模型通过学习输入和输出之间的映射关系来建立分类模型，然后利用该模型来预测新的分类结果。

• 常见生成式模型：决策树、朴素贝叶斯、隐马尔可夫模型、条件随机场、概率潜在语义分析、潜在狄利克雷分配、高斯混合模型；
• 常见判别式模型：感知机、支持向量机、K临近、Adaboost、K均值、潜在语义分析、神经网络；
• 逻辑回归既可以看做是生成式也可以看做是判别式。

结论：vit在中小型数据集上效果不佳，在大型数据集上进行预训练效果较好。

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