http://speech.ee.ntu.edu.tw/~tlkagk/courses/ML_2016/Lecture/Classification%20(v3).pdf
贝叶斯公式
为什么？1.训练集太少 2.参数量太大
改进：协方差相同：好处：这样的话协方差的参数减少一半
以上这种方式（朴素贝叶斯）效果不好，因为
在现实情况下：特征值之间是有关系的，不可能是独立的。
s所以这里是线性的wx+b，就可以解释上面，当协方差是相同的时候，边界是线性的
这里的模型是生成式的模型，逻辑回归是判别式的模型，和以上的思想完全不一样。
Classification (ntu.edu.tw)[http://speech.ee.ntu.edu.tw/~...
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