機率模型
生成模型是一種機率模型，它能夠學習數據的潛在結構並生成新的數據。
在機器學習和機率統計理論中，生成模型可以基於給定的訓練數據集學習數據的分布特性，並據此生成新的樣本。這些模型不僅限於對已有數據進行分類或預測，其核心目標在於通過學習數據的潛在結構來生成具有相似特徵的新數據。生成模型在圖像生成、文本生成和音頻生成等多種任務中表現出色，因為它們能夠捕獲數據的分布特性並據此合成新的數據樣本。常見的生成模型包括樸素貝葉斯模型等，這些模型在無監督學習任務中特別有用，因為它們能夠學習樣本數據的分布並生成新的數據。