机器学习笔记——概率生成模型

    假设有两类数据，每一类都有若干个样本；概率生成模型认为每一类数据都服从某一种分布，如高斯分布；从两类训练数据中得到两个高斯分布的密度函数，具体的是获得均值和方差两个参数；测试样本输入到其中一个高斯分布函数，得到的概率值若大于0.5，则说明该样本属于该类，否则属于另一类。     算法的核心在于获取分布函数的两个参数。具体的做法是：利用训练数据，构造似然函数，使得该似然函数最大的参数即为所求

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