摘要：
李宏毅机器学习之逻辑回归笔记 第一步--定义函数集 x 和 w 都是向量，可以从朴素贝叶斯推出来这个公式 ) 第二步--定义函数的好坏 假设每个样本都是基于$$f_{w, b}(x)=P_{w, b}\left(C_{1} \mid x\right)$$ 该函数，所以可以得到训练数据的可能性函数，使 阅读全文
摘要：
概率分布 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$\mu$ 和$\sigma$ 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 阅读全文