机器学习笔记—生成学习

目前我们主要介绍了建模 p(y|x;θ) 的学习算法，即关于给定 x 后 y 的条件分布。例如，Logistic 回归把 p(y|x;θ) 建模为 hθ(x)=g(θθx)，其中 g 是 sigmoid 函数。本文将介绍一种不同类型的算法。 考虑一个分类问题，学习根据动物的特征区分大象（y=1）和狗（y=0）。给定一个训练集，像 Logistic 回归或者感知机这种算法会试图找到一条直线，即决策边

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