樸素貝葉斯後驗概率最大化準則意義？
樸素貝葉斯法將例項分到後驗概率最大化的類中。這等價與期望風險最小化。假設選取的是0-1損失函式，
這是期望風險函式為
Rexp(f)===∫∫DXYL(y,f(x))P(x,y)dxdy∫DX∫DYL(y,f(x))P(y|x)P(x)dxdy=∫DX[∫DYL(y,f(x))P(y|x)dy]P(x)dx
其中，∫DYL(y,f(x))P(y|x)dy稱為在X=x時的y的條件期望。
為了使期望風險最小，只需要對每一個X=x
逐個極小化。
根據期望風險最小化準則就得到了後驗概率最大化準則。
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