假设每一个随机变量都符合高斯分布,那么根据已有的数据,就可以得到\(\mu\)\(\sigma\) 的估计值,从而得到其分布函数,然后就可以针对预测数据进行预测,针对多维数据,采用高维高斯分布,每一维度都是独立的,并且都符合高斯分布,计算出每一维度的高斯分布函数,可以得到多维高斯分布函数,然后就可以对整个问题进行预测。

概率模型之分类步骤

  1. 建立模型函数

    采用的是贝叶斯公式,假设每一个特征都符合正态分布,

  2. 定义如何评价函数

  3. 找到最好的函数

李宏毅机器学习之概率归回

生成模型

可以将上述的概率函数进行变形,分两个步骤来看,如下图

  1. 第一步

    李宏毅机器学习之概率归回

  2. 第二步
    李宏毅机器学习之概率归回

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