【機器學習筆記】判別模型和生成模型（貝葉斯估計）

先驗和後驗的區別 先驗概率是在缺乏某個事實的情況下描述一個變量; 而後驗概率是在考慮了一個事實之後的條件概率. 先驗概率通常是經驗豐富的專家的純主觀的估計. 判別模型 不妨重新考慮一下LR的過程來理解,因爲這就是一個判別模型，我總是在用這個例子。 我們有一堆樣本點 (x1,y1),(x2,y2),...,(xn,yn) ， 希望通過訓練，用一個 hθ(x) 來擬合 y 的值。 我們擁有的樣本點 x

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