《统计学习方法》-朴素贝叶斯-后验概率最大化含义；含推导过程和个人见解
一、损失函数期望公式：
二、
三、条件期望最小化推导理解
以上图引用自https://blog.csdn.net/REA_UTOPIA/article/details/78881415
个人理解，ck是真实值，y是输出值，y可以看做是神经网络或者是假定出的概率密度函数在X=x下的经过f（X）决策函数的输出
四、
期望风险最小化等价于后验概率最大化
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个人理解，ck是真实值，y是输出值，y可以看做是神经网络或者是假定出的概率密度函数在X=x下的经过f（X）决策函数的输出
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