生成模型與判別模型

生成模型與判別模型

zouxy09@qq.com

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       一直在看論文的過程中遇到這個問題，折騰了不少時間，然後是下面的一點理解，不知道正確否。若有錯誤，還望各位前輩不吝指正，以免小弟一錯再錯。在此謝過。

 

一、決策函式Y=f(X)或者條件概率分佈P(Y|X)

       監督學習的任務就是從資料中學習一個模型（也叫分類器），應用這一模型，對給定的輸入X預測相應的輸出Y。這個模型的一般形式為決策函式Y=f(X)或者條件概率分佈P(Y|X)。

       決策函式Y=f(X)：你輸入一個X，它就輸出一個Y，這個Y與一個閾值比較，根據比較結果判定X屬於哪個類別。例如兩類（w1和w2）分類問題，如果Y大於閾值，X就屬於類w1，如果小於閾值就屬於類w2。這樣就得到了該X對應的類別了。

       條件概率分佈P(Y|X)：你輸入一個X，它通過比較它屬於所有類的概率，然後輸出概率最大的那個作為該X對應的類別。例如：如果P(w1|X)大於P(w2|X)，那麼我們就認為X是屬於w1類的。

        所以上面兩個模型都可以實現對給定的輸入X預測相應的輸出Y的功能。實際上通過條件概率分佈P(Y|X)進行預測也是隱含著表達成決策函式Y=f(X)的形式的。例如也是兩類w1和w2，那麼我們求得了P(w1|X)和P(w2|X)，那麼實際上判別函式就可以表示為Y= P(w1|X)/P(w2|X)，如果Y大於1或者某個閾值，那麼X就屬於類w1，如果小於閾值就屬於類w2。而同樣，很神奇的一件事是，實際上決策函式Y=f(X)也是隱含著使用P(Y|X)的。因為一般決策函式Y=f(X)是通過學習演算法使你的預測和訓練資料之間的誤差平方最小化，而貝葉斯告訴我們，雖然它沒有顯式的運用貝葉斯或者以某種形式計算概率，但它實際上也是在隱含的輸出極大似然假設（MAP假設）。也就是說學習器的任務是在所有假設模型有相等的先驗概率條件下，輸出極大似然假設。

        所以呢，分類器的設計就是在給定訓練資料的基礎上估計其概率模型P(Y|X)。如果可以估計出來，那麼就可以分類了。但是一般來說，概率模型是比較難估計的。給一堆數給你，特別是數不多的時候，你一般很難找到這些數滿足什麼規律吧。那能否不依賴概率模型直接設計分類器呢？事實上，分類器就是一個決策函式（或決策面），如果能夠從要解決的問題和訓練樣本出發直接求出判別函式，就不用估計概率模型了，這就是決策函式Y=f(X)的偉大使命了。例如支援向量機，我已經知道它的決策函式（分類面）是線性的了，也就是可以表示成Y=f(X)=WX+b的形式，那麼我們通過訓練樣本來學習得到W和b的值就可以得到Y=f(X)了。還有一種更直接的分類方法，它不用事先設計分類器，而是隻確定分類原則，根據已知樣本（訓練樣本）直接對未知樣本進行分類。包括近鄰法，它不會在進行具體的預測之前求出概率模型P(Y|X)或者決策函式Y=f(X)，而是在真正預測的時候，將X與訓練資料的各類的Xi比較，和哪些比較相似，就判斷它X也屬於Xi對應的類。

       實際上，說了那麼多，也不知道自己表達清楚了沒有。那我們是談生成模型和判別模型，上面到底囉嗦了那麼多到底有啥陰謀啊？呵呵，往下說就知道了。

 

二、生成方法和判別方法

       監督學習方法又分生成方法（Generative approach）和判別方法（Discriminative approach），所學到的模型分別稱為生成模型（Generative Model）和判別模型（Discriminative Model）。我們們先談判別方法，因為它和前面說的都差不多，比較容易明白。

       判別方法：由資料直接學習決策函式Y=f(X)或者條件概率分佈P(Y|X)作為預測的模型，即判別模型。基本思想是有限樣本條件下建立判別函式，不考慮樣本的產生模型，直接研究預測模型。典型的判別模型包括k近鄰，感知級，決策樹，支援向量機等。

       生成方法：由資料學習聯合概率密度分佈P(X,Y)，然後求出條件概率分佈P(Y|X)作為預測的模型，即生成模型：P(Y|X)= P(X,Y)/ P(X)。基本思想是首先建立樣本的聯合概率概率密度模型P(X,Y)，然後再得到後驗概率P(Y|X)，再利用它進行分類，就像上面說的那樣。注意了哦，這裡是先求出P(X,Y)才得到P(Y|X)的，然後這個過程還得先求出P(X)。P(X)就是你的訓練資料的概率分佈。哎，剛才說了，需要你的資料樣本非常多的時候，你得到的P(X)才能很好的描述你資料真正的分佈。例如你投硬幣，你試了100次，得到正面的次數和你的試驗次數的比可能是3/10，然後你直覺告訴你，可能不對，然後你再試了500次，哎，這次正面的次數和你的試驗次數的比可能就變成4/10，這時候你半信半疑，不相信上帝還有一個手，所以你再試200000次，這時候正面的次數和你的試驗次數的比（就可以當成是正面的概率了）就變成5/10了。這時候，你就覺得很靠譜了，覺得自己就是那個上帝了。呵呵，真囉嗦，還差點離題了。

       還有一個問題就是，在機器學習領域有個約定俗成的說法是：不要去學那些對這個任務沒用的東西。例如，對於一個分類任務：對一個給定的輸入x，將它劃分到一個類y中。那麼，如果我們用生成模型：p(x,y)=p(y|x).p(x)

       那麼，我們就需要去對p(x)建模，但這增加了我們的工作量，這讓我們很不爽（除了上面說的那個估計得到P(X)可能不太準確外）。實際上，因為資料的稀疏性，導致我們都是被強迫地使用弱獨立性假設去對p(x)建模的，所以就產生了侷限性。所以我們更趨向於直觀的使用判別模型去分類。

       這樣的方法之所以稱為生成方法，是因為模型表示了給定輸入X產生輸出Y的生成關係。用於隨機生成的觀察值建模，特別是在給定某些隱藏引數情況下。典型的生成模型有：樸素貝葉斯和隱馬爾科夫模型等。

 

三、生成模型和判別模型的優缺點

       在監督學習中，兩種方法各有優缺點，適合於不同條件的學習問題。

        生成方法的特點：上面說到，生成方法學習聯合概率密度分佈P(X,Y)，所以就可以從統計的角度表示資料的分佈情況，能夠反映同類資料本身的相似度。但它不關心到底劃分各類的那個分類邊界在哪。生成方法可以還原出聯合概率分佈P(Y|X)，而判別方法不能。生成方法的學習收斂速度更快，即當樣本容量增加的時候，學到的模型可以更快的收斂於真實模型，當存在隱變數時，仍可以用生成方法學習。此時判別方法就不能用。

       判別方法的特點：判別方法直接學習的是決策函式Y=f(X)或者條件概率分佈P(Y|X)。不能反映訓練資料本身的特性。但它尋找不同類別之間的最優分類面，反映的是異類資料之間的差異。直接面對預測，往往學習的準確率更高。由於直接學習P(Y|X)或P(X)，可以對資料進行各種程度上的抽象、定義特徵並使用特徵，因此可以簡化學習問題。

 

四、生成模型和判別模型的聯絡

       由生成模型可以得到判別模型，但由判別模型得不到生成模型。

 

五、再形象點可以嗎

       例如我們有一個輸入資料x，然後我們想將它分類為標籤y。（迎面走過來一個人，你告訴我這個是男的還是女的）

       生成模型學習聯合概率分佈p(x,y)，而判別模型學習條件概率分佈p(y|x)。

下面是個簡單的例子：

例如我們有以下(x,y)形式的資料：(1,0), (1,0), (2,0), (2, 1)

那麼p(x,y)是：

                y=0   y=1

               -----------

       x=1 | 1/2   0

       x=2 | 1/4   1/4

而p(y|x) 是：

               y=0   y=1

               -----------

        x=1| 1     0

        x=2| 1/2   1/2

       我們為了將一個樣本x分類到一個類y，最自然的做法就是條件概率分佈p(y|x)，這就是為什麼我們對其直接求p(y|x)方法叫做判別演算法。而生成演算法求p(x,y)，而p(x,y)可以通過貝葉斯方法轉化為p(y|x)，然後再用其分類。但是p(x,y)還有其他作用，例如，你可以用它去生成(x,y)對。

 

       再假如你的任務是識別一個語音屬於哪種語言。例如對面一個人走過來，和你說了一句話，你需要識別出她說的到底是漢語、英語還是法語等。那麼你可以有兩種方法達到這個目的：

1、學習每一種語言，你花了大量精力把漢語、英語和法語等都學會了，我指的學會是你知道什麼樣的語音對應什麼樣的語言。然後再有人過來對你哄，你就可以知道他說的是什麼語音，你就可以罵他是“米國人還是小日本了”。（呵呵，切勿將政治摻雜在技術裡面）

2、不去學習每一種語言，你只學習這些語言模型之間的差別，然後再分類。意思是指我學會了漢語和英語等語言的發音是有差別的，我學會這種差別就好了。

     那麼第一種方法就是生成方法，第二種方法是判別方法。

 

       生成演算法嘗試去找到底這個資料是怎麼生成的（產生的），然後再對一個訊號進行分類。基於你的生成假設，那麼那個類別最有可能產生這個訊號，這個訊號就屬於那個類別。判別模型不關心資料是怎麼生成的，它只關心訊號之間的差別，然後用差別來簡單對給定的一個訊號進行分類。

 

六、對於跟蹤演算法

        跟蹤演算法一般來說可以分為兩類：基於外觀模型的生成模型或者基於外觀模型的判別模型。

        生成模型：一般是學習一個代表目標的模型，然後通過它去搜尋影象區域，然後最小化重構誤差。類似於生成模型描述一個目標，然後就是模式匹配了，在影象中找到和這個模型最匹配的區域，就是目標了。

        判別模型：將跟蹤問題看成一個二分類問題，然後找到目標和背景的決策邊界。它不管目標是怎麼描述的，那隻要知道目標和背景的差別在哪，然後你給一個影象，它看它處於邊界的那一邊，就歸為哪一類。

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