向量 x 的概率

Question

在机器学习中，假设我们有一个用于分类的 GDA (Gaussian Discriminant Analysis) 模型。

如果 y 可以取值 0 或 1，x 表示具有 n 个特征的向量（n x 1 维）

p(x|y=0) 或 p(x|y=1) 对特定的训练示例意味着什么？ x 实际上是一个向量..如何为此定义条件概率？ 任何帮助将不胜感激。

Answer 1

说X₀是一组向量x映射到输出0，而X₁ 是映射到输出 1 的向量集合 x。取每个集合向量的平均值，同样地，approximate the covariance。 现在分别使用这些均值和协方差构建两个multivariate normal distributions。

获得这些分布后，只需将所需的矢量插入 PDF 即可获得其密度。请注意，由于概率是连续的，因此您询问的概率通常为 0。