Self-Study
線性判別分析𝑝=1p=1p=1
我正在學習 James、Witten、Hastie、Tibshirani 的《統計學習導論》。
在他們書的第 139 頁，他們首先介紹了貝葉斯定理.不是數學常數，而是表示先驗概率。這個等式沒有什麼奇怪的。
這本書聲稱它想獲得一個估計它可以插入上面給出的等式。估計，它假設這是正常的。在一維環境中，， 在哪裡和是均值和方差第課。假設. （我開始對最後一句話感到困惑。）
堵塞進入，你有這個非常混亂的方程（1）：
同樣，這裡沒有驚喜，因為它只是替換。
貝葉斯分類器涉及將觀測值分配給等式 (1) 最大的類。取等式 (1) 的對數並重新排列項，不難證明這相當於將觀測值分配給以下最大的類：
問：我不明白這是從哪裡來的，是什麼意思。我試著做方程的對數，但它沒有變成這樣。我們是否在此處取導數，因為這是最大的觀察？
您可以將等式（1）表示為比例常數，
所以如果你然後記錄日誌
在哪裡再次進入比例常數，因為它不依賴於. 然後展開平方項，你就在那裡（請注意，展開括號將給出另一個項，它將消失為）。