引自[https://www.cnblogs.com/czdbest/p/5771500.html]
对p(x|y)建模。根据大象的特征学习出一个大象模型,根据狗的特征学习出狗的模型,对于新的样本,将特征分别放到两个模型,哪个概率大,就确定是哪种动物。
p(x|y)建模后,用贝叶斯定理,可以算出p(y|x)的概率。
常见的生成模型
隐马尔可夫模型HMM、朴素贝叶斯模型、高斯混合模型GMM
高斯判别分析GDA
Gaussian Discriminant Analysis.
训练集的特征值x是连续值,p满足正态分布,再求得对数似然函数。
朴素贝叶斯(Naive Bayes)
特征向量x是离散值。假设x之间是条件独立的。