機器學習筆記—生成學習

目前我們主要介紹了建模 p(y|x;θ) 的學習算法，即關於給定 x 後 y 的條件分佈。例如，Logistic 迴歸把 p(y|x;θ) 建模爲 hθ(x)=g(θθx)，其中 g 是 sigmoid 函數。本文將介紹一種不同類型的算法。 考慮一個分類問題，學習根據動物的特徵區分大象（y=1）和狗（y=0）。給定一個訓練集，像 Logistic 迴歸或者感知機這種算法會試圖找到一條直線，即決策邊

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