高斯判別分析與 Naive Bayes：先學每一類長什麼樣，再用貝氏定理分類｜Stanford CS229 第 5 堂
第 5 堂把分類問題反過來做：不直接學 p(y|x)，改學 p(x|y) 與 p(y)。GDA 假設兩類是共用共變異數的高斯，最大概似估計只要數比例、取平均，決策邊界推出來是一條直線，事後機率剛好是 sigmoid；Naive Bayes 用條件獨立把 2^d 個參數壓到 2d+1 個。
第 5 堂把分類問題反過來做：不直接學 p(y|x)，改學 p(x|y) 與 p(y)。GDA 假設兩類是共用共變異數的高斯，最大概似估計只要數比例、取平均，決策邊界推出來是一條直線，事後機率剛好是 sigmoid；Naive Bayes 用條件獨立把 2^d 個參數壓到 2d+1 個。