机器学习（三）——朴素贝叶斯方法、SVM（1）

http://antkillerfarm.github.io/git 高斯判别分析（续） 将上面三个分布的几率密度函数代入第二节公式7，可求得 argmaxyp(y|x) ，而后进行最大似然估计，可得该GDA的最大似然估计参数为：（过程略）github ϕ=1m∑i=1m1{y(i)=1} μ0=∑mi=11{y(i)=0}x(i)∑mi=11{y(i)=0} μ1=∑mi=11{y(i)=1}x

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