生成式学习（Generative Learning）是一种机器学习方法，它试图从数据中学习潜在的生成过程，以便在给定输入特征的情况下预测输出。生成式模型关注如何生成数据，即学习数据的联合概率分布P(X, Y)，其中X表示输入特征，Y表示输出标签。在生成式学习中，我们通常首先学习数据的概率分布，然后根据这个分布生成新的数据样本。

生成式学习的一些典型应用包括概率图模型（如贝叶斯网络、隐马尔可夫模型等）、高斯混合模型、变分自编码器（VAE）和生成对抗网络（GAN）等。通过生成式模型，我们可以实现分类、聚类、数据生成和其他任务。
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