在對gan進行學習的過程中參考了一些好的文章，在此總結出來自己認為有意義的學習筆記。
參考原文：
一 決策函式y=f(x)
輸入乙個x，它就輸出乙個y，y與乙個閾值比較，根據比較結果判定x屬於哪個類別。
例如兩類（w1和w2）分類問題，如果y大於閾值，x就屬於類w1，如果小於閾值就屬於類w2。
二 條件概率分布p(y|x)
輸入乙個x，它通過比較它屬於所有類的概率，然後輸出概率最大的那個作為該x對應的類別。
例如：如果p(w1|x)大於p(w2|x)，那麼認為x屬於w1類。
上面兩個模型都可以實現對給定的輸入x**相應的輸出y的功能
。通過條件概率分布p(y|x)進行**可以轉化成決策函式y=f(x)的形式：
兩類w1和w2，那麼求得了p(w1|x)和
p(w2|x)，實際上判別函式就可以表示為y= p(w1|x)/p(w2|x)，如果y大於1或者某個閾值，那麼x就屬於類w1，如果小於閾值就屬於類w2。
同樣，
決策函式
y=f(x)
也是隱含著使用
p(y|x)的：
因為一般決策函式y=f(x)是通過學習演算法使你的**和訓練資料之間的誤差平方最小化，雖然沒有顯式的運用貝葉斯或者以某種形式計算概率，但它實際上也是在隱含的輸出極大似然假設（map假設）。也就是說
學習器的任務是在所有假設模型有相等的先驗概率條件下，輸出極大似然假設。
所以，分類器的設計就是在給定訓練資料的基礎上估計其概率模型
p(y|x)
。
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