深度学习 Day4.1 Classification

目录

1. Probabilistic Generative Model

1.1 模型设定：

1.2 模型好坏的评价

1.3 寻找最优解

2. Sigmoid function

2.1 从Posterior Probability 到 sigmoid function

2.2 Sigmoid function 的参数 z的计算

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1. Probabilistic Generative Model

1.1 模型设定：

      1）假定数据服从高斯分布

       2）求解 均值 和 协方差矩阵

       3）计算P(X|C1)，

       4）计算P(C1|X)

1.2 模型好坏的评价

1.3 寻找最优解

——直接计算即可

2. Sigmoid function

2.1 从Posterior Probability 到 sigmoid function

2.2 Sigmoid function 的参数 z的计算