Generative vs Discriminative 모델 차이인데,
generative는 P(X, Y), discriminative는 P(Y | X) 를 배운다고 하잖아?
generative 는 확률적 모델이라 이해가 되는데 discriminative는 logistic regression 빼고 왜 P(Y | X) 를 배운다고 하는지 잘 이해가 안감.
예를들어 SVM 같은 경우만 봐도 그냥 max margin hyperplane 구하고 끝 아닌가? 내가 뭐 잘못 이해하고 있는거 있음 도움좀..
필드 뛰는 횽아들은 다 까먹어서 대답해줄 수 없고. 머신러닝 수업을 듣고 있거나 직전학기에 들어서 머리통에 남아 있는 사람 정도만 답변 가능할듯. 구글을 이용하세요 다 나와있음.
ㅋㅋㅋ 옛날 멤버들은 이렇게 대답해 줬나보네