我们的任务就是寻找一个判定准则最小化所有样本的条件风险总和，因此就有了贝叶斯判定准则（Bayes decision rule）:为最小化总体风险，只需在每个样本上选择那个使得条件风险最小的类标。

即对于每个样本x，选择其后验概率P（c | x）最大所对应的类标，能使得总体风险函数最小，从而将原问题转化为估计后验概率P（c | x）。一般这里有两种策略来对后验概率进行估计：

贝叶斯分类器就属于生成式模型，基于贝叶斯公式对后验概率P（c | x） 进行一项神奇的变换，巴拉拉能量…. P（c | x）变身：

对于给定的样本x，P（x）与类标无关，P（c）称为类先验概率，p（x | c ）称为类条件概率。这时估计后验概率P（c | x）就变成为估计类先验概率和类条件概率的问题。对于先验概率和后验概率，在看这章之前也是模糊了我好久，这里普及一下它们的基本概念。

实际上先验概率就是在没有任何结果出来的情况下估计的概率，而后验概率则是在有一定依据后的重新估计，直观意义上后验概率就是条件概率。下面直接上Wiki上的一个例子，简单粗暴快速完事…