朴素贝叶斯是生成模型和判别模型

朴素贝叶斯可以被看作是一种生成模型，因为它通过计算联合概率分布来进行分类。具体来说，朴素贝叶斯假设每个特征在给定类别下独立地贡献于该类别的概率，并基于这些概率计算出每个类别的概率。因此，朴素贝叶斯可以看作是一种生成模型。

但是，朴素贝叶斯也可以被看作是一种判别模型，因为它直接根据输入特征来预测输出类别，而不需要建立完整的联合概率分布模型。此外，朴素贝叶斯还可以通过最大后验概率估计（MAP）来进行参数估计，从而更加强调对后验概率的建模，进一步说明了它可以被看作为一种判别模型。因此，朴素贝叶斯既可以看作是一种生成模型，也可以看作是一种判别模型。