Generative 모델 & Discriminative 모델

# Generative 모델 : P(Y|data X) 를 "도출 해내는" 모델. 

클래스의 분포에 먼저 주목 후, 그걸 기반으로 분류에 주목

     - 종류 : 지도/비지도 학습 기반

1) 지도 학습 기반 : 레이블 정보 Y 가 반드시 있어야 함

       ex) 선형 판별 분석

    2) 비지도 학습 기반 : 레이블 정보 Y 가 없어도 됨

       ex) 토픽 모델링, 가우시안 미스쳐 모델

      - 가정이 많다 -> 도출하는데에 단계가 더 필요하다

# Discriminative 모델 : P(Y|data X) 를 "직접", "곧바로" 산출하는 모델

    클래스의 분류를 처음부터 주목

      - 가정이 적다 -> 곧바로 결과를 도출할 수 있다