生成模型：由数据学习出联合概率分布P(X,Y),在求出条件概率分布P(Y|X)
判别模型：由数据直接求出决策函数非f（x）或者条件概率分布P(Y|X)
把样本分布当做高斯分布，根据已知样本用最大似然估计出均值和协方差，便得出了高斯分布函数，进而根据朴素贝叶斯公式计算条件概率分类
相关文章：
猜你喜欢
相关资源
相似解决方案
热门标签
生成模型：由数据学习出联合概率分布P(X,Y),在求出条件概率分布P(Y|X)
判别模型：由数据直接求出决策函数非f（x）或者条件概率分布P(Y|X)
把样本分布当做高斯分布，根据已知样本用最大似然估计出均值和协方差，便得出了高斯分布函数，进而根据朴素贝叶斯公式计算条件概率分类
相关文章：