本系列用于推导、记录该系列视频中本人不熟悉、或认为有价值的知识点
本篇记录第一讲（选修）：神奇宝贝分类（续） 讲解如何用高斯概率分布假设来推导类似于逻辑斯蒂分布的表达式
如图，boundary变为直线，结果也有上升
我们不一定采用高斯几率模型，也开始采用其他模型，这不是死板的。举例:
假设它们之间独立，则协方差矩阵为对角矩阵，使用了Naive Bayes Classifier。
接下来，我们令z为图中所示，可推出该概率为sigmoid函数:
接下来，算一下z到底是什么
继续推导：
继续推导:
可以发现，最终所求量为sigmoid（wx+b）的形式，且wx+b的形式正好说明了边界为直线