Discriminative Learning입력(Data) X가 주어지면 출력(Label) Y가 나타날 확률 p(X|Y)를 직접 반환그림과 같이 Discision Boundary를 잘 학습하는 것이 목표Supervised Learning대표적인 예: Linear Regression, Logistic Regression 등데이터가 충분할 경우 좋은 성능을 보이지만 데이터를 구분하는 것이 목표이므로 데이터의 본질을 파악하기 힘들다. Generative Learning데이터 X">X가 생성되면서 pp(Y)">(Y), pp(X">(X|Y)">Y)으로 학습하고, Bayesian을 사용해 pp(X">(Y|XY)">)값을 간접적으로 도출그림과 같이 Joint Probability Distribution (p(X, Y)..
