关联文章：
解决问题
监督学习模型，属于生成模型，非线性
基于条件独立假设条件
描述：
对于给定的训练数据集，基于特征条件独立假设学习联合概率分布，其次基于此模型对新的输入x，利用贝叶斯定理求出后验概率最大的输出y（类别）
模型：
策略：
算法
公式解
条件独立假设：
贝叶斯定理：
全概率公式：
朴素贝叶斯公式及分类器
有两类参数估计：
最大似然估计：先验概率和条件概率
贝叶斯估计：先验概率和条件概率
补充：
1）多项分布的极大似然估计和贝叶斯估计？
2）后验最大化的含义，为什么等于期望风险最小化？