分類模型：概率生成、樸素貝葉斯和邏輯迴歸 |李宏毅機器學習【5】

本文將主要介紹兩種經典分類模型，一種是Generative的，例如樸素貝葉斯（Naive Bayes），這種算法通過訓練集估計樣本總體分佈的參數，從而得到每個樣本在分佈中產生的概率。另一種是Discriminative的，例如邏輯迴歸(Logistic Regression)，和Generative的區別是，它不需要假設分佈，也不需要估計分佈的參數，而是對貝葉斯公式進行簡化，直接對模型中相關的參數

>>阅读原文<<