生成的モデル
生成的モデルには次のような種類がある。
ガウス混合モデル(英語版)(およびその他の混合分布モデル(英語版))
隠れマルコフモデル
確率文脈自由文法
ベイジアンネットワーク(例:単純ベイズ、自己回帰モデル)
平均1依存性推定量(AODE)
潜在的ディリクレ配分法(英語版)
ボルツマンマシン(例:制限付きボルツマンマシン(英語版)、深層信念ネットワーク(英語版))
変分オートエンコーダー
敵対的生成ネットワーク
フローベース生成モデル
エネルギーベースモデル(英語版)
拡散モデル
観測データが生成的モデルから実際にサンプリングされたものであれば、データの尤度を最大化するために生成的モデルのパラメータを適合させるのが一般的な方法である。しかし、ほとんどの統計モデルは真の分布に対する近似に過ぎないため、モデルが他の変数の既知の値を条件として変数のサブセットについて推論するのであれば、近似は必要以上の仮定をしている主張することができる。このような場合、識別的モデル(以下に列挙)を使用して条件付き密度関数を直接モデル化する方がより正確な可能性があるが、それぞれのケースでどのアプローチが最適かは、最終的にはアプリケーション固有の詳細に基づいて決定される。