生成式学习算法（Generative Learning Algorithms）将完全从训练数据中学习，并预测响应。与之对应的判别算法的工作原理就是对两种结果进行分类或区分。
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生成式学习算法（Generative Learning Algorithms）代写
我们首先来考虑一个分类问题：
根据一个动物的特征来区分该动物是大象（y=1）还是狗（y = 0）。利用逻辑回归找到一条直线，即分界线，将训练集中的大象和狗分开，当给定一个新的动物特征时，检查该动物位于分界线的哪一边，然后做出判断是大象，还是狗，就是对p(y|x；θ)进行建模。
这里我们来看另一种不同的思路,首先根据训练集，我们找出大象有什么特征，然后找出狗有什么特征，当要对一个新的动物进行分类的时候，我们就对比该动物是与大象的特征更加匹配还是与狗的特征更加匹配，从而进行分类。
直接学习p(y|x)的算法是直接把特征x映射到类别{0,1},被称为判别式学习算法（discriminative learning algorithms）.这里，我们将要讨论另外一种学习算法：生成式学习算法（generative learning algorithms）.例如，如果y表示某一个样本是狗（y=0）还是大象（y=1）,那么p(x|y=0)就是狗的特征分布，p(x|y=1)表示大象的特征分布。
生成式模型的重点是数据集中各个类的分布，而学习算法则倾向于对数据点的底层模式或者分布进行建模。这些模型在理论上使用了联合概率，创建了同时存在给定特征(x)/输入和期望输出/标签(y)的实例。衍生模型使用概率估计和似然来建模数据点，并在数据集中区分不同的类标签。这些模型能够生成新的数据实例。然而，它们也有一个主要的缺点。异常值的存在在很大程度上影响了这些模型。
生成式学习算法还可以用于其他特殊领域：数据结构（Data structure），数据优化（Data optimization），算法选择（Optimization algorithm）等都需要这部分的专业知识。如有更多代写需求，欢迎咨询AcademicPhD！
