Gaussian Discriminant Analysis model 第一個生成學習算法模型

這是課程講到的第一個生成學習算法，它將對p(x|y)建模。 它要解決分類問題，此例中y只取0或1，x取連續量。 對此模型的定義： y顯然是伯努利分佈，這裏我們假設了x服從多維正態分佈。 具體展開上面的概率分佈： 我們依然用最大化擬然函數的方法得到各參數的最優值：（與前面稍有不同，前面我們用p(y|x)來得出擬然函數，但這裏我們爲了簡化計算，採用p(x,y)得出，事實上，兩者同時取最值。） 將概率分

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