机器学习“判定模型”和“生成模型”有以下区别：一、定义方式不同；二、学习方式不同；三、应用领域不同；四、优缺点不同；五、数据利用方式不同。定义方式不同是指，判定模型通过学习条件概率分布P(Y|X)对输入X进行决策或预测输出Y，而生成模型通过学习联合概率分布P(X, Y)对输入X和输出Y进行建模。
一、定义方式不同
判定模型（Discriminative Model）是通过学习条件概率分布P(Y|X)来对给定输入X进行决策或预测输出Y的模型。判定模型关注的是输入与输出之间的条件关系，它们的学习目标是直接学习决策边界或者条件概率分布，例如逻辑回归、支持向量机（SVM）和神经网络。
生成模型（Generative Model）是通过学习联合概率分布P(X, Y)来对输入X和输出Y进行建模的模型。生成模型关注的是数据的生成过程，它们的学习目标是学习数据的分布特征，例如朴素贝叶斯、高斯混合模型（GMM）和隐马尔可夫模型（HMM）。
二、学习方式不同
判定模型的学习通常采用的是判别式学习方法，目标是通过优化模型参数来最大化条件概率P(Y|X)，从而直接建立输入与输出之间的映射关系。判定模型的学习过程更加直接，关注的是后验概率的估计，能够有效地利用有标注的训练数据。
生成模型的学习则采用的是生成式学习方法，目标是通过优化模型参数来最大化联合概率P(X, Y)，从而建立输入和输出的联合分布模型。生成模型的学习过程更加复杂，需要对数据的分布进行建模，可以通过最大似然估计或贝叶斯推断来实现。
三、应用领域不同
判定模型在分类和回归问题上有较广泛的应用。由于判定模型关注的是输入与输出之间的条件关系，它们在特征提取、模式识别和预测任务中具有较高的表现能力。判定模型常用于文本分类、图像识别、语音识别和推荐系统等领域。
生成模型在生成新样本和概率推断上有着独特的优势。由于生成模型学习的是数据的联合分布，它们能够模拟数据的生成过程，可以用于生成新的样本，例如自然语言生成和图像生成。同时，生成模型也能够进行概率推断，计算未观测变量的后验概率，例如在语音识别中进行声学建模和语言建模。
四、优缺点不同
判定模型的优点是具有较高的建模灵活性和预测准确性，能够直接学习输入与输出之间的关系，适用于大规模的数据和复杂的决策任务。然而，判定模型对噪声和异常值较为敏感，对数据质量和特征工程的要求较高。
生成模型的优点是能够建模数据的生成过程，具有一定的鲁棒性和概率推断能力，能够处理缺失数据和未标注数据。然而，生成模型对数据分布的假设较强，需要更多的参数估计和计算量，对大规模数据和高维数据的处理相对较慢。
五、数据利用方式不同
判定模型在预测和决策任务中具有较高的表现能力。由于判定模型直接学习输入与输出之间的条件关系，它们可以根据输入数据进行预测或决策，并且能够在给定输入的情况下输出对应的输出结果。判定模型通常适用于需要快速预测或决策的任务，例如图像分类、文本分类等。
生成模型则可以用于生成新的样本和进行概率推断。生成模型通过学习数据的联合分布，可以生成与训练数据类似的新样本，用于数据增强或生成新的数据实例。此外，生成模型也可以进行概率推断，计算未观测变量的后验概率，例如在语音识别中进行声学建模和语言建模。生成模型通常适用于需要生成新样本或进行概率推断的任务。
延伸阅读1：什么是机器学习
机器学习（Machine Learning）是一种人工智能（Artificial Intelligence）的分支，通过计算机算法和模型，使计算机系统在数据的帮助下，能够自动学习和改进，从而完成特定任务。机器学习的目的是开发出一种计算机算法和模型，使计算机系统能够自动识别数据中的模式和规律，从而提高预测或决策的准确性。
机器学习的核心是让计算机从数据中学习知识，而不是人工编写规则或算法。机器学习算法可以自动从数据中学习出模型，并利用这些模型进行预测、分类、聚类、回归等任务。
机器学习算法可以分为监督学习、无监督学习和半监督学习三类。监督学习的目标是从带有标签的数据中学习出模型，用于对新的数据进行分类或预测。无监督学习的目标是从不带标签的数据中学习出模型，用于聚类、降维等任务。半监督学习则是介于监督学习和无监督学习之间的一种学习方式，既利用带标签的数据进行学习，又利用不带标签的数据进行学习。
机器学习已经在许多领域得到广泛应用，如图像识别、语音识别、自然语言处理、推荐系统、金融风控、医疗诊断等。
