識別的モデル
識別的モデルは、観測されていない変数(ターゲット) x {\displaystyle x} を、観測された変数(訓練サンプル)に基づくクラスラベル y {\displaystyle y} に対応付ける条件付き確率分布 P ( y | x ) {\displaystyle P(y|x)} に焦点を当てた研究である。
この点において、同時確率分布 P ( x , y ) {\displaystyle P(x,y)} を研究する生成的モデルとは異なる。
たとえば物体認識では、 x {\displaystyle x} は通常、画像の生の画素または画像の生の画素から抽出された特徴のベクトルを表す。確率論的な枠組みで条件付き確率分布 P ( y | x ) {\displaystyle P(y|x)} をモデル化することで、 x {\displaystyle x} から y {\displaystyle y} を予測することができる。
条件付きモデルと識別的モデルは別物であるが、単純に識別的モデルとしてまとめられることが多い。