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RSS订阅转载 GDA和Logistic方法的区别及相应的python代码
点击打开链接 好文收藏，作者——bl竹子。 GDA方法与Logistic方法的主要区别在于这两个模型的假设不同：GDA方法假设p(x|y)服从多元高斯分布，并且输入特征是连续的；Logistic方法并没有GDA那么强的假设，它既没有要求p(x|y)服从多元高斯分布，也没有要求输入特征是连续的。因此Logistic的适用范围比GDA更加广泛。例如：如果输入特征符合泊松分布
2016-07-18 22:02:16
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空空如也
用sklearn在图片分类中数据降维遇到的一些问题
2017-04-01
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