不同的模型归纳如下表:

图片来源:监督学习小抄-斯坦福CS 229(机器学习)

生成算法对数据如何生成进行建模，以便对信号进行分类。它提出了一个问题:根据我的世代假设，哪个类别最有可能产生这个信号?

判别算法并不关心数据是如何产生的，它只是对给定的信号进行分类。

之前的答案都很好，我想再补充一点。

从生成算法模型中，我们可以推导出任何分布;而我们只能从判别算法模型中得到条件分布P(Y|X)(或者我们可以说它们只对判别Y的标签有用)，这就是为什么它被称为判别模型。判别模型不假设X是独立的给定Y($X_i \perp X_{-i} | Y$)，因此通常更强大的计算条件分布。

一般来说，机器学习社区有一个惯例，那就是不要学你不想学的东西。例如，考虑一个分类问题，目标是为给定的x输入分配y个标签。如果我们使用生成模型

p(x,y)=p(y|x).p(x)

我们必须为p(x)建模，而p(x)与当前任务无关。像数据稀疏性这样的实际限制将迫使我们用一些弱独立性假设来建模p(x)。因此，我们直观地使用判别模型进行分类。

这篇文章帮助我理解了这个概念。

总之,

两者都是概率模型，这意味着它们都使用概率(准确地说，是条件概率)来计算未知数据的类别。 生成式分类器在数据集上应用联合PDF和贝叶斯定理，并使用这些值计算条件概率。 判别分类器直接在数据集上找到条件概率

一些不错的阅读材料:条件概率，联合PDF

生成算法模型将完全从训练数据中学习，并预测响应。

判别算法的工作就是对两种结果进行分类或区分。