生成模型（Generative Model）

1. 基本概念

目标是学习样本点的分布。学到后可以生成数据，故称为生成模型。

2. 实现步骤

（1）假设样本点的分布（例如高斯分布）

（2）通过样本点计算均值 $\mu$ 和方差 $\sum$

通常使用联合分布以减少参数的个数。

共用协方差矩阵后，边界形状发生变化。

（3）分类

P（A|B），读作“在B的条件下A的概率”。

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