本文探讨了统计学习方法中朴素贝叶斯分类器的原理，并深入解析了后验概率最大化的概念及其与期望风险最小化的等价关系。通过详细的数学推导和解释帮助读者更好地理解这一核心思想。
《统计学习方法》-朴素贝叶斯-后验概率最大化含义；这里推导部分开始怎么也没有看懂，后来找资料，大概搞明白了怎么回事
一、损失函数期望公式：
二、
三、条件期望最小化推导理解
四、
期望风险最小化等价于后验概率最大化
参考资料 《统计学习方法》 李航
扫一扫
评论 22
被折叠的 条评论
为什么被折叠?
到【灌水乐园】发言
查看更多评论
添加红包
《统计学习方法》-朴素贝叶斯-后验概率最大化含义；这里推导部分开始怎么也没有看懂，后来找资料，大概搞明白了怎么回事
一、损失函数期望公式：
二、
三、条件期望最小化推导理解
四、
期望风险最小化等价于后验概率最大化
参考资料 《统计学习方法》 李航
被折叠的 条评论
为什么被折叠?
到【灌水乐园】发言
