[李宏毅-机器学习]分类classification

  生成式模型   每个类别内部的分布假设为高斯分布 使用likelihood计算高斯分布的参数 使用微分可以求解 高斯分布中的方差，不同类别可以共享一个，减少参数量 共享方差会得到线性的boundary 如果不考虑特征之间的关系，即方差只有对角线，则为Naive Bayes classification，即特征独立分布 先验分布可以推出来sigmoid function 这解释了为什么共用方差会

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