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机器学习最重要的任务是根据已观察到的证据(例如训练样本)对感兴趣的未知变量(例如类别标
记)进行估计和推测。概率模型(probabilistic model)提供了一种描述框架,将描述任务归结为
计算变量的概率分布,在概率模型中,利用已知的变量推测未知变量的分布称为“推断
(inference)”,其核心在于基于可观测的变量推测出未知变量的条件分布。
生成式:计算联合分布