朴素贝叶斯分类器

朴素贝叶斯分类器

贝叶斯判定准则

贝叶斯判定该准则被描述为:为了最小化总体风险,只需要在每个样本上选择那个能使条件风险$R(c|x)$最小的类别标记,即:

$$
h^\star (x) = \arg\min_{c \in \mathcal{Y}} R(c | x)
\tag{1}
$$

此时,$h^\star$称作贝叶斯最优分类器。

注:此时的$h^\star$并不是一个可以计算的值,只是一个贝叶斯最优分类器的理论指导。

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