2019年7月20日
李宏毅机器学习笔记03（Classification: Probabilistic Generative Model）
摘要： 分类问题：概率生成模型 概念：（从概率生成模型到判别模型） 概率生成模型：由数据学习联合概率密度分布P(X,Y)，然后求出条件概率分布P(Y|X)作为预测的模型。例如：朴素贝叶斯、隐马尔可夫（em算法） 判别模型：由数据直接学习决策函数Y=f(X)或者条件概率分布P(Y|X)作为预测的模型。例如：k 阅读全文
posted @ 2019-07-20 16:42 zr-zhang2019 阅读(1519) 评论(0) 推荐(0) 编辑