摘要：
在机器学习中如KNN、逻辑回归、决策树等模型都是判别方法，也就是直接学习出特征输出$Y$和特征$X$之间的关系（决策函数$Y=f(x)$或者条件分布 $P(Y|X)$。但朴素贝叶斯是生成方法，它直接找出特征输出$Y$和特征$X$的联合分布$P(X,Y)$，进而通过$P(Y|X)=\frac{P(X,Y)}{P(X)}$计算得出结果判定 阅读全文
摘要：
线性回归与分类，Sigmoid 函数与决策边界，梯度下降与优化，正则化与缓解过拟合 阅读全文