《统计学习方法》-李航、《机器学习-西瓜书》-周志华总结+Python代码连载（三）--贝叶斯分类器（Bayes）
一、贝叶斯概论假设有N种可能的类别标记，即,是将一个真实的的样本误分类成所产生的损失。在后验概率的基础上可得到将样本x分类成的期望损失（条件风险）:需要寻找到一个准则，使得所有样本对每个分类产生的条件风险最小，显然，对每个样本x能最小化条件风险即可，因此就有贝叶斯判定准则（Bayesdecisionrule）:为最小化总体条件风险，只需要在每个样本上选择能使条件风险最小，即,此时则称为贝叶斯最优分