统计学习方法生成模型

在统计学习方法中，生成模型（Generative Model）是通过学习联合概率分布P(X,Y)来建模数据生成机制的算法。其核心特点包括：

1. 建模方式

生成模型直接学习输入X与输出Y之间的生成关系，通常表示为P(Y|X)或P(X,Y)。例如朴素贝叶斯法通过条件独立性假设简化联合概率分布的计算。

2. 典型方法

3. 优势与局限

优势：能模拟数据生成过程，支持数据合成和缺失值处理

局限：强假设（如朴素贝叶斯的条件独立假设）可能影响准确率

4. 与判别模型对比

生成模型关注"数据如何产生"，而判别模型（如感知机）直接学习决策边界。当训练数据不足时，生成模型通常表现更稳健。

5. 泛化能力分析

生成模型的泛化误差上界可通过理论分析评估，其性能随样本量增加而提升。过拟合风险可通过正则化或交叉验证缓解。