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基于后验概率 P(Ci |x) 可获得将x样本分类为Ci 所产生的，即在样本上的"条件风险".

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贝叶斯判定准则 (Bayes decision rule): 为最小化总体风险，只需在每个样本上选择那个能使条件风险 R(c|x)的类别标记.

P(C∣x)在现实中通常难以直接获得。机器学习所要实现的是基于有限的训练样本尽可能准确地估计出。

估计类条件概率的常用策略：先假定其具有某种确定的概率分布形式，再基于训练样本对概率分布。

概率模型的训练过程就是过程，统计学界的频率主义学派与贝叶斯学派提供了不同的方案。