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。
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2 篇文章Probabilistic Generative Models，Naive Bayes 與 Gaussian Discriminant Analysis｜CMU 07-380 第 9 堂
Lecture 9 不再直接學 p(y|x)，改成先學類別先驗 p(y) 和類別條件分佈 p(x|y)，再用 Bayes rule 反推。這樣做要付出更強的假設，換來的是能生成新資料、資料少時比較穩。Naive Bayes 用條件獨立把參數砍到可估計，GDA 用多變量高斯處理連續特徵，共變異數一不一樣決定邊界是直線還是曲線。