【机器学习笔记】判别模型和生成模型（贝叶斯估计）

先验和后验的区别 先验概率是在缺乏某个事实的情况下描述一个变量; 而后验概率是在考虑了一个事实之后的条件概率. 先验概率通常是经验丰富的专家的纯主观的估计. 判别模型 不妨重新考虑一下LR的过程来理解,因为这就是一个判别模型，我总是在用这个例子。 我们有一堆样本点 (x1,y1),(x2,y2),...,(xn,yn) ， 希望通过训练，用一个 hθ(x) 来拟合 y 的值。 我们拥有的样本点 x

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