矢量x的概率

Question

在机器学习中假设我们有一个GDA（Gaussian Discriminant Analysis）模型用于分类。

如果y可以取值0或1，x表示具有n个特征的向量（n x 1维）

p（x | y = 0）或p（x | y = 1）对于特定训练示例意味着什么？       x实际上是一个向量。这是为此定义的条件概率吗？     任何帮助将不胜感激。

Answer 1

假设 X ₀ 是映射到输出0的矢量 x 的集合， X _{1 < / sub>} 是映射到输出1的向量 x 的集合。取每个集合的向量的平均值，类似地，approximate the covariance。 现在分别用这些方法和协方差构建两个multivariate normal distributions。

完成这些分发后，只需将所需的矢量插入PDF即可获得密度。请注意，由于概率是连续的，因此您提出的概率一般为0。