机器学习笔记(2) —— 生成模型(几率模型)

前言 正文 生成模型和判别模型的区别 为何不使用回归模型 生成模型 —— 后验几率 高斯分布 分类模型(Step1:build model) 最大似然估计 目标函数(Step2:Goodness of function) 求解(Step3:the best function) 模型优化(协方差) 一个合适的几率分布模型 后验几率公式推导 后记 前言 笔者一直在ipad上作手写笔记,最近忽然想把笔记
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