機器學習（六）——高斯判別法(GDA)

6.高斯判別法(GDA) 多元正態分佈 p ( x ; μ , Σ ) = 1 ( 2 π ) n / 2 ∣ Σ ∣ 1 / 2 e x p ( − 1 2 ( x − μ ) T Σ − 1 ( x − μ ) ) p(x;\mu,\Sigma)=\frac{1}{(2\pi)^{n/2}|\Sigma|^{1/2}} exp(-\frac{1}{2}(x-\mu)^T\Sigma^{-1}(

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