# ML学习小笔记—Classification
关于本课程的相关资料http://speech.ee.ntu.edu.tw/~tlkagk/courses_ML17.html
通过模型可以分类输入，此时根据分类结果的正确与否会有一个Loss函数。找到一个最佳的分类模型有很多方法，
此次介绍的是利用Gaussian Distribution获得Maximum Likelihood
对于一堆数据样本数据在二维上分布，如何确定一个新的数据是属于哪一类的？我们可以根据样本数据计算出相应的高斯分布，然后将新的点回代，就能得到这个点属于该分布的机率。
从而再根据贝叶斯公式可判断属于哪一类：
P(x|c)的意思即为：求在分布C根据高斯分布可计算的情况下x的概率
总结方法步骤：
数学原理：
寒假再修补博客
