问题引入
话说大家都会被问到判别模型和生成模型的区别，那么生成模型我们求解的是输入输出的一个联合概率分布，而判别模型是一个条件概率分布。那么联合概率分布和条件概率分布的区别是啥呢？
问题解答
区别：
联合概率：联合概率指类似于
这样，包含多个条件，且所有条件同时成立的概率。联合概率是指在多元的概率分布中多个随机变量分别满足各自条件的概率。
边缘概率：边缘概率是某个事件发生的概率，而与其它事件无关。边缘概率指类似于
，这样，仅与单个随机变量有关的概率。
说下条件概率：P（B | A）表示的的条件概率是在已知事件A已经发生的情况下事件将发生的概率。用P（B | A）表示。现在把联合概率、条件概率和边缘概率的关系则为
P（A 和B）= P（A）P（B | A）
联系：
联合分布可求边缘分布，但若只知道边缘分布，无法求得联合分布。
参考
https://blog.csdn.net/weixin_40479337/article/details/105262756
https://blog.csdn.net/daerzei/article/details/85214064 https://zhuanlan.zhihu.com/p/150438364
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