结构风险最小化就等价于最大后验概率估计。下面给出证明，不足不对的地方请指正。首先给出最大后验概率的
详解最大似然估计（MLE）、最大后验概率估计参考：特定条件下结构风险最小化等价于最大后验概率估计得证明
关于“贝叶斯估计中，最大后验概率估计就是结构化风险最小化的例子：当模型是条件概率分布，损失函数为对数
贝叶斯方法的参数估计，就是通过最大化后验概率来估计模型的参数。假定模型参数为w，数据集为D，贝叶斯通过
比如，贝叶斯估计中的最大后验概率估计（MAP）就是结构风险最小化的例子。当模型是条件概率分布，损失函数
logit仅仅是最大化似然函数，并没有最大化后验概率，更谈不上最小化后验概率。A错误 B.Logit回归的输出就是
本专利技术资料公开了一种噪声增强它是一种利用对系统添加的最优加性噪声，改善最大后验概率准则下二元信号
结构风险最小化就等价于最大后验概率估计 证明论断1： 极大似然估计：对于观测的随机变量D，其总体分布为
《统计学习方法》-朴素贝叶斯-后验概率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