1 Frage zu Klassifikatoren

Generative und diskriminative Klassifikatoren sind zwei verschiedene Ansätze im maschinellen Lernen zur Klassifikation von Daten. 1. **Generative Klassifikatoren**: - Diese Modelle versuchen, die gemeinsame Wahrscheinlichkeitsverteilung der Eingabedaten und der Klassen zu modellieren, also \( P(X, Y) \). - Sie lernen, wie die Daten in jeder Klasse verteilt sind, und verwenden diese Informationen, um die bedingte Wahrscheinlichkeit \( P(Y|X) \) zu berechnen. - Ein Beispiel für generative Modelle ist der Naive Bayes-Klassifikator. - Generative Modelle können auch verwendet werden, um neue Datenpunkte zu generieren, die der Verteilung der Trainingsdaten entsprechen. 2. **Diskriminative Klassifikatoren**: - Diese Modelle konzentrieren sich direkt auf die bedingte Wahrscheinlichkeit \( P(Y|X) \), ohne die Verteilung der Eingabedaten zu modellieren. - Sie versuchen, die Grenze zwischen den verschiedenen Klassen zu lernen. - Beispiele für diskriminative Modelle sind logistische Regression und Support Vector Machines (SVM). - Diskriminative Modelle sind oft genauer bei der Klassifikation, da sie sich direkt auf die Trennung der Klassen konzentrieren. Zusammengefasst: Generative Modelle modellieren die Verteilung der Daten und Klassen, während diskriminative Modelle direkt die Entscheidungsgrenze zwischen den Klassen lernen.