機器學習之朴素貝葉斯及高斯判別分析
1判別模型與生成模型 上篇報告中提到的回歸模型是判別模型，也就是根據特征值來求結果的概率。形式化表示為，在參數確定的情況下，求解條件概率。通俗的解釋為在給定特征后預測結果出現的概率。 比如說要確定一只羊是山羊還是綿羊，用判別模型的方法是先從歷史數據中學習到模型，然后通過提取 ...
原文：斯坦福機器學習實現與分析之五（高斯判別分析）
高斯判別分析 GDA 簡介 首先，高斯判別分析的作用也是用於分類。對於兩類樣本，其服從伯努利分布，而對每個類中的樣本，假定都服從高斯分布，則有: y sim Bernouli phi x y sim N mu , Sigma x y sim N mu , Sigma 這樣，根據訓練樣本，估計出先驗概率以及高斯分布的均值和協方差矩陣 注意這里兩類內部高斯分布的協方差矩陣相同 ，即可通過如下貝葉斯公式 ...
2015-04-14 17:07 15 7790 推薦指數：
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