Gaussian Discriminant Analysis model 第一个生成学习算法模型
这是课程讲到的第一个生成学习算法，它将对p(x|y)建模。 它要解决分类问题，此例中y只取0或1，x取连续量。 对此模型的定义： y显然是伯努利分布，这里我们假设了x服从多维正态分布。 具体展开上面的概率分布： 我们依然用最大化拟然函数的方法得到各参数的最优值：（与前面稍有不同，前面我们用p(y|x)来得出拟然函数，但这里我们为了简化计算，采用p(x,y)得出，事实上，两者同时取最值。） 将概率分
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